實驗01 波士頓房價預測 實現代碼: 運行結果: 正規方程預測: 嶺回歸結果: 梯隊下降: 最終結果: 遇到的問題及解決方法: 原因 ...
波士頓房屋數據集: 可視化數據集的重要特征: 探索性數據分析 Exploratory Data Analysis,EDA 是機器學習模型訓練之前的一個重要步驟。 在本節的后續內容中,借助EDA圖形工具箱中那些簡單且有效的技術,可以幫助我們直觀地發現數據中的異常情況 數據的分布情況,以及特征間的相互關系。 首先,借助散點圖矩陣,我們以可視化的方法匯總顯示各不同特征兩兩之間的關系。為了繪制散點圖矩陣, ...
2019-10-19 20:54 0 622 推薦指數:
實驗01 波士頓房價預測 實現代碼: 運行結果: 正規方程預測: 嶺回歸結果: 梯隊下降: 最終結果: 遇到的問題及解決方法: 原因 ...
# 訓練數據 linreg = linear_model.LinearRegression() linreg.fit(x_train, y_train) # 得出預測值 y_pred ...
轉載:https://blog.csdn.net/qq_40195614/article/details/90199642?depth_1-utm_source=distribute.pc_relev ...
訓練數據集樣本數目:404, 測試數據集樣本數目:102 ...
> 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 ...
環境仍然是Jupyter Notebook, py2.7,至今沒發現拿python做數據分析,有比這個筆記本更好用的工具。 此篇文章呢,主要是通過一個小的機器學習的項目,來說明一下,相關的大概步驟和所涉及到各種概念。 原始數據:有如下特點 波士頓房屋這些數據於1978年開始統計 ...