have a single attribute, the mean n

have a single attribute, the mean number of rooms per dwelling, so the second
dimension is 1:
y = boston.target
slope,_,_,_ = np.linalg.lstsq(x,y)
Finally, we use least squares regression to obtain the slope of the regression. The
np.linalg.lstsq function also returns some internal information on how well the
regression fits the data, which we will ignore for the moment.
The

Kết quả (Việt) 1:

có một thuộc tính duy nhất, có nghĩa là số lượng thuốc cho nhà ở, vì vậy thứ haiKích thước là 1:y = boston.targetdốc, _, _, _ = np.linalg.lstsq(x,y)Cuối cùng, chúng tôi sử dụng hồi qui tối thiểu để có độ dốc của các hồi quy. Cácnp.linalg.lstsq chức năng cũng trả về một số thông tin nội bộ về làm thế nào tốt cáchồi quy phù hợp với dữ liệu, chúng tôi sẽ bỏ qua cho thời điểm này.Các

Kết quả (Việt) 2:

có một thuộc tính duy nhất, số lượng trung bình mỗi phòng ở, vì vậy hai
chiều là 1:
y = boston.target
dốc, _, _, _ = np.linalg.lstsq (x, y)
Cuối cùng, chúng tôi sử dụng hồi quy bình phương nhỏ nhất để có được độ dốc của hồi quy. Các
chức năng np.linalg.lstsq cũng trả về một số thông tin nội bộ vào như thế nào
hồi quy phù hợp với các dữ liệu, chúng tôi sẽ bỏ qua cho thời điểm này.
Các