# 训练数据 linreg = linear_model.LinearRegression() linreg.fit( ...

> 　以下内容是我在学习https://blog.csdn.net/mingxiaod/article/details/85938251 教程时遇到不懂的问题自己查询并理解的笔记，由于sklea ...

一、线性回归（Linear Regression）介绍 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w'x +e，e为误差服从均值为0的正态分布。线性回归是经济学的主要实证工具。例如，它是用来预测消费支出 ...

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这次我们会用线性回归来预测波士顿的房价 首先是导入波士顿房价的数据，这是sklearn中的datasets自带的 先用key方法查看数据集 得到结果 这里的data有13个维度，target就是我们要预测的房价，接下来再查 ...

1数据读取 1.1数据集解读 1.2引入包 %matplotlib notebook import tensorflow as tf import matplotli ...

1 案例背景 给定的这些特征，是专家们得出的影响房价的结果属性。我们此阶段不需要自己去探究特征是否有用，只需要使用这些特征。到后面量化很多特征需要我们自己去寻找 2 案例分析 回归当中的数据大小不一致，是否会导致结果影响较大。所以需要做标准化处理。 数据分割与标准化 ...

sklearn的波士顿房价数据是经典的回归数据集。在MOOC的课程《用Python玩转数据》最终的实践课程中就用它来进行简单的数据分析，以及模型拟合。 文章将主要分为2部分： 1、使用sklearn的linear_model进行多元线性回归拟合；同时使用非线性回归模型来拟合（暂时还没 ...