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机器学习基础-线性回归

日月光华老师 2023-01-13 03:08:03

课时名称	课时知识点
机器学习基础-线性回归	机器学习基础-线性回归

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第1关：简单线性回归与多元线性回归 １、ＢＣ２、ＡＢＣ３、Ａ第2关：线性回归的正规方程解 #encoding=utf8 import numpy as np def mse_score(y_predict,y_test): ''' input:y_predict(ndarray):预测值 y_test(ndarray):真实值 ouput:mse(float):mse损失函数值 ''' #********* Begin *********

本文主要用于介绍 线性回归算法。

文章主要介绍了线性回归相关内容，包括简单线性回归与多元线性回归的概念及示例，阐述了残差的定义、在理想与非理想模型中的情况及意义，还讲解了线性回归的正规方程解，涵盖其适用场景、公式推导与代码实现，提及衡量线性回归性能指标可参考其他文章，最后以 scikit-learn 中的 LinearRegression 类为例，介绍了其在波士顿房价预测实践中的应用，包括数据集情况、类的常用参数及训练、预测函数的使用等。

机器学习笔记-线性回归与非线性回归

机器学习-线性回归一、线性回归概念二、怎样求解回归系数三、最小二乘法四、多元线性回归五、岭回归六、Lasso回归一、线性回归概念首先举个例子，我们去市场买牛肉，一斤牛肉52块钱，两斤牛肉104块钱，三斤牛肉156块钱，以此类推。也是说牛肉的价格随着牛肉斤数的增加而有规律地增加，这种规律可以下图表示：可以看到上述规律可以用一条直线来表述，这就是一个线性模型。用 𝑦𝑦y 表示牛肉斤数，用 $𝑥 $表示价格，就得到方程： 𝑦=52𝑥𝑦=52𝑥y=52x。这个方程就叫做回归方程，52叫做回归系数，求解回归

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