机器学习之利用线性回归预测波士顿房价和可视化分析影响房价因素实战(python实现 附源码 超详细)

机器学习之利用线性回归预测波士顿房价和可视化分析影响房价因素实战(python实现 附源码 超详细)

数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱或者私信线性回归是利用最小二乘函数对一个或多个因变量之间关系进行建模的一种回归分析,这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个变量的称为一元回归,大于一个变量的情况叫做多元回归。利用线性回归,我们可以预测一组特定数据是否在一定时期内增...

详细介绍线性回归的原理、Python的实现方式以及相关应用技巧

详细介绍线性回归的原理、Python的实现方式以及相关应用技巧

线性回归是一种常用的统计方法,用于建立特征和目标变量之间的线性关系模型。在Python数据分析中,线性回归是一种基础技能,被广泛应用于预测分析、关联分析和特征选择等领域。本文将详细介绍线性回归的原理、Python的实现方式以及相关应用技巧。 1. 线性回归原理 1.1 线性回归模型 线性回归模型假设...

高校精品课-华东师范大学 - Python数据科学基础与实践

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线性回归的简单实现python

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使用简单的Gluon简洁实现上一篇文章功能:具体代码如下:from mxnet import autograd,nd num_inputs = 2 num_examples = 1000 true_w = [2,3.4] true_b = 4.2 features = nd.random.norma...

线性回归从零开始的实现过程python实现

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代码具体实现如下:from IPython import display from matplotlib import pyplot as plt import torch import numpy as np from mxnet import autograd,nd import random ...

线性回归 梯度下降算法大全与基于Python的底层代码实现

线性回归 梯度下降算法大全与基于Python的底层代码实现

梯度下降是一种常用的优化算法,它通过不断迭代来最小化一个损失函数。根据不同的损失函数和迭代方式,梯度下降可以被分为批量梯度下降(Batch Gradient Descent,BGD)、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)、小批量梯度下降...

线性回归 梯度下降原理与基于Python的底层代码实现

线性回归 梯度下降原理与基于Python的底层代码实现

1 梯度下降算法原理梯度下降是一种常用的优化算法,可以用来求解许包括线性回归在内的许多机器学习中的问题。前面讲解了直接使用公式求解θ \thetaθ (最小二乘法的求解推导与基于Python的底层代码实现),但是对于复杂的函数来说,可能较难求出对应的公式,因此需要使用梯度下降。假设我们要求解的线性回...

线性回归 正则项(惩罚项)原理、正则项的分类与Python代码的实现

线性回归 正则项(惩罚项)原理、正则项的分类与Python代码的实现

1 正则项的含义在线性回归中,正则项是一种用于控制模型复杂度的技术,它通过将系数的大小加入到损失函数中,以限制模型的复杂度。在线性回归中,通常使用L1正则项或L2正则项。正则项的形式可以表示为:L1正则项(Lasso):L2正则项(Ridge):...

线性回归 特征扩展的原理与python代码的实现

线性回归 特征扩展的原理与python代码的实现

1 多项式扩展的作用在线性回归中,多项式扩展是种比较常见的技术,可以通过增加特征的数量和多项式项的次数来提高模型的拟合能力。举个例子,多项式扩展可以将一个包含 n 个特征的样本向量 x 扩展为一个包含 k 个特征的样本向量,其中 k 可以是 n 的任意多项式。例如,如果我们使用二次多项式扩展,可以将...

线性回归 最小二乘法的求解推导与基于Python的底层代码实现

线性回归 最小二乘法的求解推导与基于Python的底层代码实现

作为最常见的方法之一,线性回归仍可视为有监督机器学习的方法之一,同时也是一种广泛应用统计学和数据分析的基本技术。它是一种用于估计两个或多个变量之间线性关系的方法,其中一个变量是自变量,另一个变量是因变量。线性回归假设这两个变量之间存在线性关系,并试图找到一条最佳拟合直线,使预测值与实际值之间的误差最...

Lesson 3. 线性回归的手动实现(3.1 变量相关性基础理论 & 3.2 数据生成器与 Python 模块编写)

Lesson 3. 线性回归的手动实现(3.1 变量相关性基础理论 & 3.2 数据生成器与 Python 模块编写)

文章目录一、变量相关性基础理论二、数据生成器与 Python 模块编写1. 自定义数据生成器1.1 手动生成数据1.2 创建生成回归类数据的函数2. Python 模块的编写与调用在此前的内容当中,我们已经学习了关于线性回归模型的基本概念,并且介绍了一个多元线性回归的损失函数求解方法——最小二乘法。...

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