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分享第03课 线性回归——预测网店的销售额
- 3.2 数据的收集和预处理
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- 代码：3.2 数据的收集和预处理｜code_9.py
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- 代码：3.2 数据的收集和预处理｜code_11.py
- 代码：3.2 数据的收集和预处理｜code_12.py
- 代码：3.2 数据的收集和预处理｜code_13.py
- 3.3 选择机器学习模型
- 3.4 通过梯度下降找到最佳参数
- 3.5 实现一元线性回归模型并调试超参数
- 代码：3.5 实现一元线性回归模型并调试超参数｜code_1.py
- 代码：3.5 实现一元线性回归模型并调试超参数｜code_2.py
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- 代码：3.5 实现一元线性回归模型并调试超参数｜code_6.py
- 代码：3.5 实现一元线性回归模型并调试超参数｜code_7.py
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- 代码：3.5 实现一元线性回归模型并调试超参数｜code_9.py
- 代码：3.5 实现一元线性回归模型并调试超参数｜code_10.py
- 3.6 实现多元线性回归模型
- 代码：3.6 实现多元线性回归模型｜code_1.py
- 代码：3.6 实现多元线性回归模型｜code_2.py
- 代码：3.6 实现多元线性回归模型｜code_3.py
- 代码：3.6 实现多元线性回归模型｜code_4.py
- 代码：3.6 实现多元线性回归模型｜code_5.py
- 代码：3.6 实现多元线性回归模型｜code_6.py
- 代码：3.6 实现多元线性回归模型｜code_7.py
- 代码：3.6 实现多元线性回归模型｜code_8.py
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