基于线性回归分析——boston房价预测
本文采用正规方程、梯度下降、带有正则化的岭回归三种方法对BOSTON房价数据集进行分析预测，比较三种方法之间的差异 过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合， 但是在训练数据外的数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂 ...
原文：boston房价预测--大作业一
. 读取数据集 . 训练集与测试集划分 . 线性回归模型：建立 个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏。 . 多项式回归模型：建立 个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏。 . 比较线性模型与非线性模型的性能，并说明原因。 线性模型与非线性模型性能的区别： 一个模型如果是线性的，就意味着它的参数项要么是常数，要么是原参数和要预测的特征之间的乘积加和就是我们要预测的值。 线性模型计算复杂度 ...
2018-12-15 14:32 0 603 推荐指数：
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