线性回归算法
python线性回归算法「建议收藏」
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1. 线性回归算法2. 在Python中实现线性回归那我们如何在Python中实现呢？ 利⽤Python强⼤的数据分析⼯具来处理数据。 Numpy提供了数组功能，以及对数据进⾏快速处理的函数。Numpy还是很多⾼级扩展库的依赖，⽐如Pandas，Scikit_Learn等都依赖于它。 Scikit_Learn扩展库，这是⼀个机器学习相关的库。它
日期 2023-06-12 10:48:40
用python实现线性回归算法
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本文是根据https://blog.csdn.net/dqcfkyqdxym3f8rb0/article/details/79767043这篇博客写出来的。其中的公式什么的可以去这个博客里面看。 本文主要讲述的是关于其中的线性回归算法中每一段的意思，以供自己以后参考学习。import numpy as np #引入numpy科学计算库 import
日期 2023-06-12 10:48:40
多变量线性回归算法
其实所谓的多变量的线性回归（Linear Regression with multiple variables ）本质上将与单变量的线性回归没啥差别。因此我们完全可以用上一节中的梯度下降算法来解决，只需要在每一次迭代的时候多考虑几个变量而已。所以这一节就稍微介绍一下了，不再用例子分析。不过毕竟多了一些变量，在对多变量跑梯度下降算法时，显然对参数的调节就更加重要了，因此我们首先得学会一些参数调节的技
日期 2023-06-12 10:48:40Apache Spark源码走读（十一）浅谈mllib中线性回归的算法实现&Spark MLLib中拟牛顿法L-BFGS的源码实现
本文简要描述线性回归算法在Spark MLLib中的具体实现，涉及线性回归算法本身及线性回归并行处理的理论基础，然后对代码实现部分进行走读。 线性回归模型 机器学习算法是的主要目的是找到最能够对数据做出合理解释的模型，这个模型是假设函数，一步步的推导基本遵循这样的思路 为了找到最好的假设函数，需要找到合理的评估标准，一般来说使用损失函数来做为评估标准 根据损失函数推出目标函数 现在问题转
日期 2023-06-12 10:48:40
ML之LiR：机器学习经典算法之线性回归算法LiR的简介、使用方法、经典案例之详细攻略
ML之LiR：机器学习经典算法之线性回归算法LiR的简介、使用方法、经典案例之详细攻略 目录 线性回归算法LiR的简介 1、LiR中的数学公式 2、LiR的两大实际应用
日期 2023-06-12 10:48:40
ML之LiR：利用LiR线性回归算法(自定义目标函数MSE和优化器GD)对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行回归预测
ML之LiR：利用LiR线性回归算法(自定义目标函数MSE和优化器GD)对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行回归预测 目录 利用LiR线性回归算法(自定义目标函数MSE和优化器GD)对Boston房价数据集(两特征+归一化)进行回归预测 设计思路 输出结果 核心代码
日期 2023-06-12 10:48:40ML之LiR&LassoR：利用boston房价数据集(PCA处理)采用线性回归和Lasso套索回归算法实现房价预测模型评估
ML之LiR&LassoR：利用boston房价数据集(PCA处理)采用线性回归和Lasso套索回归算法实现房价预测模型评估 目录 利用boston房价数据集(PCA处理)采用线性回归和Lasso套索回归算法实现房价预测模型评估 设计思路 输出结果 核心代码 利用bost
日期 2023-06-12 10:48:40ML之LiR之PLiR：惩罚线性回归PLiR算法简介、分类、代码实现之详细攻略
ML之LiR之PLiR：惩罚线性回归PLiR算法简介、分类、代码实现之详细攻略 目录 PLiR算法简介 PLiR算法分类 PLiR算法代码实现 PLiR算法简介 更新…… PLiR算法分类 1、RiR VS Lasso回归 图4-1 及图4-2 的曲线集合代表RiR公
日期 2023-06-12 10:48:40ML之LiR：机器学习经典算法之线性回归算法LiR的简介、使用方法、经典案例之详细攻略
ML之MLiR：利用多元线性回归法，从大量数据(csv文件)中提取五个因变量(输入运输任务总里程数、运输次数、三种不同的车型，预测需要花费的小时数)来预测一个自变量 目录 输出结果 代码设计 输出结果 代码设计 from numpy import gen
日期 2023-06-12 10:48:40ML之LiR：机器学习经典算法之线性回归算法LiR的简介、使用方法、经典案例之详细攻略
ML之LiR：机器学习经典算法之线性回归算法LiR的简介、使用方法、经典案例之详细攻略 目录 线性回归算法LiR的简介 1、LiR中的数学公式 2、LiR的两大实际应用
日期 2023-06-12 10:48:40TF之LiR：基于tensorflow实现机器学习之线性回归算法
TF之LiR：基于tensorflow实现机器学习之线性回归算法 目录 输出结果 代码设计 输出结果 代码设计 # -*- coding: utf-8 -*- #TF之LiR：基于tensorflow实现机器学习之线性回归算法 import tensorflow as t
日期 2023-06-12 10:48:40
【项目实战】Python实现多元线性回归模型(statsmodels OLS算法)项目实战
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 回归问题是一类预测连续值的问题，而能满足这样要求的数学模型称作回归模型&#x
日期 2023-06-12 10:48:40M5P算法——本质上就是分段线性回归的树类算法
数据挖掘之一——M5P树状回归演算法 如果哪天你看到了这个文章，说明你是xixi，真怀念一起读博士的日子啊。 Tags: 数据挖掘 M5P树状回归 回归演算法 M5P树状回归演算法可根据资料的分布建立多种回归模型，依据输入资料的不同来决定适用的回归模型。 比起传统的线性回归，M5P能够准确预测非线性的资料，而且规
日期 2023-06-12 10:48:40简单多元线性回归（梯度下降算法与矩阵法）
from：https://www.cnblogs.com/shibalang/p/4859645.html 多元线性回归是最简单的机器学习模型，通过给定的训练数据集，拟合出一个线性模型，进而对新数据做出预测。 对应的模型如下： n: 特征数量。 一般选取残差平方和最小化作为损失函数，对应为： M:训练样本数量。 通过最小化代价损失函数，来求得 值，一般优化的方法有两种，第一是梯度下降算法（
日期 2023-06-12 10:48:40Python实现线性回归和梯度下降算法
目录 线性回归基础 实战——波士顿房价的线性回归模型 实战——能源效能数据的相关分析与 线性回归模型 梯度下降法介绍 实战——梯度下降法在线性回归中的使用 实战——scikit-learn使用SGD实现线性回归 线性回归基础 什么是线性回归 举个例子，我们去市场买牛肉，一斤牛肉52块钱&
日期 2023-06-12 10:48:40Pytorch总结二之 线性回归算法原理与实现
线性回归 [1] 线性回归输出是⼀个连续值，因此适⽤于回归问题。回归问题在实际中很常⻅，如预测房屋价格、⽓温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是⼀个离
日期 2023-06-12 10:48:40实验 2 利用 PyTorch 实现简单的线性回归算法
实验 2 利用 PyTorch 实现简单的线性回归算法 一、实验介绍 1.1 实验内容 Pytorch 是由 Facebook 支持的一套深度学习开源框架，相比较 Tensorflow，
日期 2023-06-12 10:48:40【线性回归类算法的建模与评估】
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日期 2023-06-12 10:48:40