# 訓練數據 linreg = linear_model.LinearRegression() linreg.fit( ...

> 　以下內容是我在學習https://blog.csdn.net/mingxiaod/article/details/85938251 教程時遇到不懂的問題自己查詢並理解的筆記，由於sklea ...

一、線性回歸（Linear Regression）介紹 線性回歸是利用數理統計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法，運用十分廣泛。其表達形式為y = w'x +e，e為誤差服從均值為0的正態分布。線性回歸是經濟學的主要實證工具。例如，它是用來預測消費支出 ...

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這次我們會用線性回歸來預測波士頓的房價 首先是導入波士頓房價的數據，這是sklearn中的datasets自帶的 先用key方法查看數據集 得到結果 這里的data有13個維度，target就是我們要預測的房價，接下來再查 ...

1數據讀取 1.1數據集解讀 1.2引入包 %matplotlib notebook import tensorflow as tf import matplotli ...

1 案例背景 給定的這些特征，是專家們得出的影響房價的結果屬性。我們此階段不需要自己去探究特征是否有用，只需要使用這些特征。到后面量化很多特征需要我們自己去尋找 2 案例分析 回歸當中的數據大小不一致，是否會導致結果影響較大。所以需要做標准化處理。 數據分割與標准化 ...

sklearn的波士頓房價數據是經典的回歸數據集。在MOOC的課程《用Python玩轉數據》最終的實踐課程中就用它來進行簡單的數據分析，以及模型擬合。 文章將主要分為2部分： 1、使用sklearn的linear_model進行多元線性回歸擬合；同時使用非線性回歸模型來擬合（暫時還沒 ...