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纯python3.5实现多变量线性回归(附数据)
AI100_小助手
2018-01-12 12:01:59
纯Python3.5代码实现多变量线性回归,参数更新方法采用梯度下降法
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/homegreat/10202130?utm_source=bbsseo
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纯
Python3
.5
实现
单
变量
线性回归
python3
.5
纯
生代码
实现
单
变量
线性回归
预测直线y=mx+b,不调用机器学习第三方库,仅调用numpy
实现
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实现
画图。参数更新方法为梯度下降法。
线性回归
与非
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Machine-Learning-Supervised-Learning:这些是我用一些
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的一些流行的机器学习算法。 其中包括
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(多元)的
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,逻辑和
线性回归
的梯度下降,决策树,随机森林,朴素贝叶斯,从零开始的KNN
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,作为多类分类器的SVM,PCA
实现
。 它们都是用python 3.5编写的
机器学习 这些是我用一些
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集
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的一些流行的机器学习算法。 其中包括
线性回归
(多
变量
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,逻辑和
线性回归
的梯度下降,决策树,随机森林,朴素贝叶斯。 它们都是用python 3.5编写的。
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