原文:機器學習之linear_model (線性回歸算法模型)

.matplotlib 首先看一下這個靜態圖繪制模塊 靜態圖形處理 數據分析三劍客 Numpy : 主要為了給pandas提供數據源 pandas : 更重要的數據結構 matplotlib : 靜態圖形處理 海濱城市溫度分析案例 導包 導入數據 各個海濱城的數據 去除沒用的列 構造數據,顯示最高溫度與離海遠近的關系 .創建算法模型 . 線性回歸算法模型 多用於預測 sklearn.linear ...

2019-09-06 17:09 0 2011 推薦指數:

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機器學習 | 算法筆記- 線性回歸Linear Regression)

前言 本系列為機器學習算法的總結和歸納,目的為了清晰闡述算法原理,同時附帶上手代碼實例,便於理解。 目錄    k近鄰(KNN)    決策樹    線性回歸    邏輯斯蒂回歸    朴素貝葉斯    支持向量機(SVM ...

Mon Mar 11 01:54:00 CST 2019 1 19837
機器學習經典算法具體解釋及Python實現--線性回歸Linear Regression)算法

(一)認識回歸 回歸是統計學中最有力的工具之中的一個。 機器學習監督學習算法分為分類算法回歸算法兩種,事實上就是依據類別標簽分布類型為離散型、連續性而定義的。 顧名思義。分類算法用於離散型分布預測,如前面講過的KNN、決策樹、朴素貝葉斯、adaboost、SVM、Logistic ...

Mon Jul 31 16:48:00 CST 2017 0 9638
機器學習---最小二乘線性回歸模型的5個基本假設(Machine Learning Least Squares Linear Regression Assumptions)

在之前的文章《機器學習---線性回歸(Machine Learning Linear Regression)》中說到,使用最小二乘回歸模型需要滿足一些假設條件。但是這些假設條件卻往往是人們容易忽略的地方。如果不考慮模型的適用情況,就只會得到錯誤的模型。下面來看一下,使用最小二乘回歸模型需要滿足 ...

Tue Feb 12 05:40:00 CST 2019 0 2686
機器學習---對線性回歸模型假設條件的檢驗以及違反假設條件情況下的解決辦法(Machine Learning Detection & Solutions Linear Regression Model Assumptions Violation)

在《機器學習---最小二乘線性回歸模型的5個基本假設(Machine Learning Least Squares Linear Regression Assumptions)》一文中闡述了最小二乘線性回歸的5個基本假設以及違反這些假設條件會產生的后果。那么,我們怎么檢測出是否有違反假設的情況出現 ...

Mon Feb 17 02:21:00 CST 2020 0 758
機器學習之單變量線性回歸Linear Regression with One Variable)

1. 模型表達(Model Representation) 我們的第一個學習算法線性回歸算法,讓我們通過一個例子來開始。這個例子用來預測住房價格,我們使用一個數據集,該數據集包含俄勒岡州波特蘭市的住房價格。在這里,我要根據不同房屋尺寸所售出的價格,畫出我的數據集: 我們來看這個數 ...

Sun Oct 12 12:23:00 CST 2014 1 5760
機器學習---線性回歸(Machine Learning Linear Regression)

線性回歸機器學習中最基礎的算法,掌握了線性回歸算法,有利於以后更容易地理解其它復雜的算法線性回歸看似簡單,但是其中包含了線性代數,微積分,概率等諸多方面的知識。讓我們先從最簡單的形式開始。 一元線性回歸(Simple Linear Regression): 假設只有一個 ...

Wed Dec 19 21:43:00 CST 2018 0 629
機器學習線性回歸法(Linear Regression)

# 注:使用線性回歸算法的前提是,假設數據存在線性關系,如果最后求得的准確度R < 0,則說明很可能數據間不存在任何線性關系(也可能是算法中間出現錯誤),此時就要檢查算法或者考慮使用其它算法; 一、功能與特點  1)解決回歸問題  2)思想簡單,實現容易    # 因為算法運用 ...

Sat May 26 19:07:00 CST 2018 0 1019
 
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