一、二元输入特征线性回归 测试数据为：ex1data2.txt Python代码如下： 二、多元线性回归，以三个特征输入为例 输入数据：testdata.txt。其中第一列是指输入的数据序列，不可读入 python ...

一、简单的多元线性回归： data.txt 回归代码： 简单的得到一个变换的公式 y=b(1)+b(2)*x1+b(3)*x2+b(3)*x3; 二、ridge regression岭回归 　　其实就是在回归前对数据进行预处理，去掉一些偏差数据 ...

利用TensorFlow实现多元线性回归，代码如下： 数据集下载：下载地址 ...

0.Advertising数据集 　　Advertising数据集是关于广告收益与广告在不同的媒体上投放的相关数据，分别是在TV，Radio，Newspaper三种媒体上投放花费与，投放所产生的收益的数据，数据共有200条，数据的格式如下： 1.数据的载入 导入相关的包 ...

[python] view plain copy print? # coding: utf-8 # 利用 diabetes数据集来学习线性回归 # diabetes 是一个关于糖尿病的数据集， 该数据集包括442个病人的生理数据 ...

1.概述 在机器学习里面，常见的预测算法有以下几种： 简易平均法：包括几何平均法、算数平均法及加权平均法； 移动平均法：包括简单移动平均法和加权移动平均法； 指数平滑法：包括一次指数平滑法和二次指数平滑法，以及三次指数平滑法； 线性回归法：包括一元线性回归和二元线性回归 ...

一、概述 （F检验）显著性检验：检测自变量是否真正影响到因变量的波动。 （t检验）回归系数检验：单个自变量在模型中是否有效。 二、回归模型检验 检验回归模型的好坏常用的是F检验和t检验。F检验验证的是偏回归系数是否不全为0（或全为0），t检验验证的是单个自变量是否对因变量的影响是显著 ...

一、概述 （F检验）显著性检验：检测自变量是否真正影响到因变量的波动。 （t检验）回归系数检验：单个自变量在模型中是否有效。 二、回归模型检验 检验回归模型的好坏常用的是F检验和t检验。F检验验证的是偏回归系数是否不全为0（或全为0），t检验验证的是单个自变量是否对因变量的影响是显著 ...