基於線性回歸分析——boston房價預測
本文采用正規方程、梯度下降、帶有正則化的嶺回歸三種方法對BOSTON房價數據集進行分析預測，比較三種方法之間的差異 過擬合：一個假設在訓練數據上能夠獲得比其他假設更好的擬合， 但是在訓練數據外的數據集上卻不能很好地擬合數據，此時認為這個假設出現了過擬合的現象。(模型過於復雜 ...
原文：boston房價預測--大作業一
. 讀取數據集 . 訓練集與測試集划分 . 線性回歸模型：建立 個變量與房價之間的預測模型，並檢測模型好壞。 . 多項式回歸模型：建立 個變量與房價之間的預測模型，並檢測模型好壞。 . 比較線性模型與非線性模型的性能，並說明原因。 線性模型與非線性模型性能的區別： 一個模型如果是線性的，就意味着它的參數項要么是常數，要么是原參數和要預測的特征之間的乘積加和就是我們要預測的值。 線性模型計算復雜度 ...
2018-12-15 14:32 0 603 推薦指數：
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