实现线性数据预测

尹成学院 2023-01-13 01:38:36

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libsvm 数据集包括 matlab数据集和 VC数据集

看了Stanford的Andrew Ng老师的机器学习公开课中关于Logistic Regression的讲解，然后又看了《机器学习实战》中的LogisticRegression部分，写下此篇学习笔记总结一下。首先说一下我的感受，《机器学习实战》一书在介绍原理的同时将全部的算法用源代码实现，非常具有操作性，可以加深对算法的理解，但是美中不足的是在原理上介绍的比较粗略，很多细节没有具体介绍。所以，对于没有基础的朋友（包括我）某些地方可能看的一头雾水，需要查阅相关资料进行了解。所以说，该书还是比较适合有基础的朋友。

Sklearn+numpy实现线性回归预测一本节课程介绍 1.1 知识点 1、线性回归基本介绍； 2、numpy实现线性回归计算； 3、sklearn实现线性回归拟合；二课程内容 2.1 线性回归基本介绍线性回归是指利用线性方程y=ax+b实现对自变量和因变量之间的关系回归预测，其变量之间是相互独立的，且要求其变量符合正态分布，常用在数据预测上。举个例子，比如你的智力为10,体力为8，思考灵活度为6，此时考试可以得分85分。那么多个这种数据输入模型，可以使用线性回归预测智力为9，思考灵活度为9

在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。假设你是一家餐馆的首席执行官，正在考虑不同的城市开设一个新的分店。该连锁店已经在各个城市拥有卡车，而且你有来自城市的利润和人口数据。您希望使用这些数据来帮助您选择将哪个城市扩展到下一个城市损失函数梯度下降函数维度 X（m,n）y(m,1) theta(n,1) 读取数据 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as...

通过线性算法预测未来数据

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