使用线性模型实现房屋价格预测 线性模型算法,线性模型是最基础的机器学习方法,是复杂模型的基础,之前以为线性模型的解法最好就是正规方程,吴恩达老师的机器学习课程中提到,正规方程也有其缺点,与梯度下降相比,二者各有优劣。梯度下降法令为设计矩阵,最小二乘线性模
因为这里不是分类问题,而是做预测问题,那么问题来了, 预测用这个算法怎么做。 主要有两种做法。 2.2.1 平均权重 每个testdata的预测选择前k个最小的distance,每个distance对应traindata的房价值,做平均值即为预测值,如下图 如果k为3则prediction = (7+6+2)/3 = 5 2.2.2 按权重大小来 按权重来, 即每个选...
毕设之家 13 0 python水文数据分析可视化系统 爬虫+水质水资源实时监测系统 水质监测 预测算法 机器学习 毕业设计 毕设之家 5 0 基于python微博舆情分析系统 爬虫 情感分析 可视化 TF-IDF算法 Flask框架 毕业设计 毕设之家 8 0 展开 太好了是宝藏游戏!我们有救了!
梯度下降法求房屋价格预测二元 三种梯度下降算法 梯度下降是我们在机器学习中进行模型更新的一种常用方式,我们模型更新的目的往往是寻找最优解(对于凸函数而言)或者次优解,而对于高维的特征而言其过程往往是曲折的。 我们可以将寻找最优解的过程类比为下山。如果下山时雾气很大,我们无法选择最短路径,但...
利用线性回归算法实现预测房屋价格的结论 原理:利用多元线性回归模型根据多个因素预测客户价值,当模型搭建完成后,就可以对不同价值的客户采用不同的业务策略。 源码和数据下载链接见文章末尾链接。 目录: 1、案例背景 2、案例主要应用技术 3、案例数据 4、案例过程...