原文:基於sklearn的波士頓房價預測_線性回歸學習筆記

gt 以下內容是我在學習https: blog.csdn.net mingxiaod article details 教程時遇到不懂的問題自己查詢並理解的筆記,由於sklearn版本更迭改動了原作者的代碼,如有理解偏差歡迎指正。 . np.linspace np.linspace , 在numpy中生成一個等差數列,可以加三個參數,np.linspace , , 在是兩個參數時默認生成五十個數字 ...

2021-04-02 19:17 0 621 推薦指數:

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python 線性回歸(Linear Regression)預測波士頓房價

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 ...

Sun Jul 29 01:35:00 CST 2018 0 772
線性回歸簡單預測波士頓房價

這次我們會用線性回歸預測波士頓房價 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就是我們要預測房價,接下來再查 ...

Mon Mar 04 04:30:00 CST 2019 0 1582
多元線性回歸波士頓房價預測(版本一)

背景:波士頓房價數據集包括506個樣本,每個樣本包括12個特征變量和該地區的平均房價房價(單價)顯然和多個特征變量相關,不是單變量線性回歸(一元線性回歸)問題;選擇多個特征變量來建立線性方程,這就是多變量線性回歸(多元線性回歸)問題。 房價和多個特征變量相關,本案例嘗試使用多元線性回歸 ...

Tue Oct 08 22:59:00 CST 2019 0 1293
《機器學習(周志華)》筆記--線性模型(2)--線性回歸訓練流程、線性回歸的正規方程解、LinearRegression模型、線性回歸方法用於波士頓房價預測

三、線性回歸 5、線性回歸訓練流程   線性回歸模型訓練流程如下: 6、線性回歸的正規方程解   對線性回歸模型,假設訓練集中 m個訓練樣本,每個訓練樣本中有 n個特征,可以使用矩陣的表示方法,預測函數可以寫為:       Y ...

Fri Jan 31 23:02:00 CST 2020 0 1676
 
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