输入：nums = [-1,2,1,-4], target = 1 输出：2 解释：与 target 最接近的和是 2 (-1 + 2 + 1 = 2) 。 test(_arr,num){ let narr = [] //将差值用新数组存起来 for(let i=0;i<_arr.length;i++){ let x = Math.abs(num-_arr[i]) narr.push(x)
title: 机器学习实战（八） date: 2020-04-20 09:20:50 tags: [线性回归, 岭回归, 最小二乘法] categories: 机器学习实战 更多内容请关注我的博客 预测数值型数据：回归 分类的目标变量是标称型数据，而回归是对连续性数据做出预测。 用线性回归找到最佳拟合直线 线性回归 优点：结果
博雅数据机器学习04 线性回归 一元线性回归 import pandas as pd from sklearn import linear_model insurance = pd.read_csv('insurance.csv') age = insurance['age'].values charges = insurance['charges'].values # 请在下方作答 # 定义一元线性回归函数 def linearRegre
function compareVersion(x,y){ let xArr = x.split('.'), yArr = y.split('.'), len = xArr.length > yArr.length ? xArr.length : yArr.length; for(let i = 0;i < len;i++){ let xItem = xArr[i],yItem = yArr[i];
机器学习-线性回归 本文代码均来自于《机器学习实战》 分类算法先说到这里，接下来说一个回归算法 线性回归 线性回归比较简单，就不怎么说了，要是模型记不得了就百度一下吧，这里列一下公式就直接上代码了 ''' Created on Jan 8, 2011 @author: Peter ''' from numpy import * #加载数
