摘要:机器学习线性回归原理介绍机器学习线性回归实现机器学习线性回归实现这里使用实现线性回归,没有使用等机器学习框架,目的是帮助理解算法的原理。单变量和双变量的使用的自己模拟的一个简单的房价数据集,多变量的使用的房价数据集。
【机器学习】线性回归原理介绍
【机器学习】线性回归python实现
【机器学习】线性回归sklearn实现
这里使用python实现线性回归,没有使用sklearn等机器学习框架,目的是帮助理解算法的原理。
写了三个例子,分别是单变量的、双变量的和多变量的。单变量和双变量的画出了图,多变量的由于高维空间难以实现,所以没有画图。单变量和双变量的使用的自己模拟的一个简单的房价数据集,多变量的使用的boston房价数据集。
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摘要:机器学习多项式回归原理介绍机器学习多项式回归实现机器学习多项式回归实现在上一节中我们介绍了线性回归的原理,然后分别用和实现了不同变量个数的线性回归的几个例子。可以看出多项式回归模型的效果绿线要明显好于线性回归模型黄线。 【机器学习】多项式回归原理介绍 【机器学习】多项式回归python实现 【机器学习】多项式回归sklearn实现 在上一节中我们介绍了线性回归的原理,...
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