簡單線性回歸 線性回歸是數據挖掘中的基礎算法之一，從某種意義上來說，在學習函數的時候已經開始接觸線性回歸了，只不過那時候並沒有涉及到誤差項。線性回歸的思想其實就是解一組方程，得到回歸函數，不過在出現誤差項之后，方程的解法就存在了改變，一般使用最小二乘法進行計算。 使用 ...

協方差：兩個變量總體誤差的期望。 簡單的說就是度量Y和X之間關系的方向和強度。 X ：預測變量Y ：響應變量 Y和X的協方差：［來度量各個維度偏離其均值的程度］ 備注:［之所以除以n-1而不是除以n，是因為這樣能使我們以較小的樣本集更好的逼近總體的協方差，即統計上所謂 ...

有監督學習--簡單線性回歸模型（調用 sklearn 庫代碼實現）0.引入依賴1.導入數據（data.csv）2.定義損失函數3.導入機器學習庫 sklearn4.測試：運行算法，從訓練好的模型中提取出系數和截距5.畫出擬合曲線6.附錄-測試數據 有監督學習--簡單線性回歸模型 ...

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　　一、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。 　　　　1、相關性分析 　　　　相關性分析是對兩個或多個具備相關性元素進行分析，從而衡量兩個變量元素之間相關密切程度。 　　　　以雙變量為例，變量x 和變量y存在 ...

　　Pytorch 實現簡單線性回歸 問題描述： 　　使用 pytorch 實現一個簡單的線性回歸。 　　　　　　 　　　　　　　　　　　　受教育年薪與收入數據集 單變量線性回歸 　　單變量線性 ...

基於sklearn的一些AI算法基本操作 sklearn中的一些相關的庫 分別導入這些相關算法的庫 基本思路; 定義特征和目標的標簽 -> 讀取整個數據集 -> 分別讀取特征與標簽數據集XY -> 划分數據集（測試集、訓練集） -> 聲明算法模型 -> ...

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