Python数据分析和机器学习-人工智能教程-01回归算法-4.目标函数求解下载

weixin_39821260 2023-01-21 17:00:11

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掌握机器学习技能后，你可以继续成为：机器学习工程师、高级数据分析师、人工智能工程师和机器人开发工程师。

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线性回归算法的类型有监督学习的回归算法【标签是连续数据类型】线性回归基础研究父子身高关系研究父辈身高（自变量x）如何决定子辈身高(因变量y) 建立方程表征关系：y = kx+b-------------这个方程是回归方程什么是线性? 什么是线性回归方程什么是非线性回归方程？ ①y = kx+b ②y=$a_1x_1^2+a_2x_2^2 + c$ ③ $y = a_1x_1+a_2x_2 + c$ ①和③是线性方程 ----自变量x的幂是1次方 ②非线性方程----自变量x的幂大于等

线性回归算法线性回归算法类型: 线性回归算法属于有监督学习的回归算法，可以处理标签为连续数据类型的数据。线性回归算法原理: 通过寻找特征和标签之间的关系，生成一个线性方程，通过线性方程预测未知标签。算法的结果是一个线性方程。如果特征有一个，对应的结果就是一个一元线性方程。如果特征存在多个，则结果为N元线性方程。线性回归算法的特点 1.结果具有可解释性（根据线性方程可以明确的得出结果是如何计算出来的） 2.是逻辑回归算法的基础 3.特征与标签之间具有线性关系多元线性方程因为一元线性方程为：y=

sklearn，全称scikit-learn，是一个基于Python的开源机器学习工具包。它提供了各种分类、回归和聚类算法，包括但不限于支持向量机、随机森林、梯度提升、k均值和DBSCAN等。此外，它还包含了许多常用的机器学习算法、预处理技术、模型选择和评估工具等，可以方便地进行数据挖掘。这个库通过集成NumPy, SciPy和Matplotlib等Python数值计算的库实现了高效的算法应用。可以说，sklearn是机器学习中一个非常常用且功能强大的Python第三方模块。

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