从线性回归(Linear regression)开始学习回归分析，线性回归是最早的也是最基本的模型——把数据拟合成一条直线。数据集使用scikit-learn里的数据集boston,boston数据集很适合用来演示线性回归。boston数据集包含了波士顿地区的房屋价格中位数。还有一些可能会影响房价的因素，比如犯
1、分类决策树 DecisionTreeClassifier() 2、逻辑回归算法 LogisticRegression() 3、一/多元线性回归算法 LinearRegression() 4、聚类算法 KMeans()
ML实战：线性回归+多项式回归 本次实验采用的数据集是sklearn内置的波斯顿房价数据集 代码实现 from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.prepro
import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport torchfrom torch import nnfrom torch.optim import Adamfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerSEED = 1234NUM_SAMPLES = 50
在上次的代码重写中使用了sklearn.LinearRegression 类进行了线性回归之后猜测其使用的是常用的梯度下降+反向传播算法实现，所以今天来学习它的源码实现。但是在看到源码的一瞬间突然有种怀疑人生的感觉，我是谁？我在哪？果然大佬的代码只能让我膜拜。 在一目十行地看完代码之后，我发现了
简单线性回归：使用单一的特征来预测响应值。 任务：基于自变量来预测因变量，假设两个变量是线性相关的，尝试寻求一种线性函数能够根据特征或自变量X来精确预测响应值Y。 目的：找到最佳的拟合线，最小化预测误差（观测值Yi和模型预测值Yp之间的长度），即min{sum(yi-yp)2} 步骤： 一、数据预处理
import numpy as npfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdef load_data(): diabetes = datasets.load_diabetes() return train_test_split(diabetes.data,diabetes.target,test_size=0.25,random_state=0)#
import numpy as npimport sklearn.datasets #加载原数据from sklearn.model_selection import train_test_split #分割数据from matplotlib import pyplot as pltfrom sklearn.linear_model import LinearRegression#创建数据def createdata(): boston = sklearn.
