有监督学习--简单线性回归模型（梯度下降法代码实现）0.引入依赖1.导入数据（data.csv）2.定义损失函数3.定义模型的超参数4.定义核心梯度下降模型函数5.测试：运行梯度下降算法，计算最优的 w 和 b6.画出拟合曲线7.附录-测试数据 有监督学习--简单线性回归模型（梯度 ...

有监督学习--简单线性回归模型（最小二乘法代码实现）0.引入依赖1.导入数据（data.csv）2.定义损失函数3.定义模型拟合函数4.测试：运行最小二乘算法，计算 w 和 b5.画出拟合曲线6.附录-测试数据 有监督学习--简单线性回归模型（最小二乘法代码实现） 0.引入依赖 ...

一、无监督学习基础知识 利用无标签的数据学习数据的分布或数据与数据之间的关系被称作无监督学习 有监督学习和无监督学习的最大区别在于数据是否有标签 无监督学习最常应用的场景是聚类（Clustering）和降维（Dimension Reduction） 二、聚类 聚类是根据数据的“相似性 ...

标签： 半监督学习 作者：炼己者 欢迎大家访问 我的简书 以及 我的博客 本博客所有内容以学习、研究和分享为主，如需转载，请联系本人，标明作者和出处，并且是非商业用途，谢谢！ 摘要：半监督学习很重要，为什么呢？因为人工标注数据成本太高，现在大家参加比赛的数据都是标注好的了，那么如果老板给你 ...

转自穆晨 阅读目录 前言 基本线性回归解决方案 - 最小二乘法 最小二乘法的具体实现 局部加权线性回归 岭回归 具体方案的制定 小结 回到顶部 前言 本文将系统的介绍机器学习中监督学习的回归部分，系统 ...

简单线性回归 线性回归是数据挖掘中的基础算法之一，从某种意义上来说，在学习函数的时候已经开始接触线性回归了，只不过那时候并没有涉及到误差项。线性回归的思想其实就是解一组方程，得到回归函数，不过在出现误差项之后，方程的解法就存在了改变，一般使用最小二乘法进行计算。 使用 ...

一.数据产生 KNN分类 KNN回归预测 KNN参数k对回归预测的影响 线性回归预测模型 线性回归图示 多元线性回归预测 ...

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