简介: Python实现多元线性回归模型(statsmodels OLS算法)项目实战 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 回归问题是一类预测连续值的问题,而能满足这样要求的数学模型称作回归模型,本项目介绍的线性回归就是回归模型中的一种...
案例:用Python实现线性回归 ①提取特征和标签 ②建立训练数据和测试数据 ③训练模型 注意:运行后产生如下提示错误,意思是输入的数据只有1个特征,需要用array.reshape(-1, 1)来改变数组形状。 现在重新将训练数据特征X_train和测试数据特征X_test转化为二维数组xx行*1列 ...
sklearn的波士顿房价数据是经典的回归数据集。在MOOC的课程《用Python玩转数据》最终的实践课程中就用它来进行简单的数据分析,以及模型拟合。 文章将主要分为2部分: 1、使用sklearn的linear_model进行多元线性回归拟合;同时使用非线性回归模型来拟合(暂时还没想好用哪个?xgboost,还是SVM?)。 2、使用tensorflow建立回归...
sklearn的波士顿房价数据是经典的回归数据集。在MOOC的课程《用Python玩转数据》最终的实践课程中就用它来进行简单的数据分析,以及模型拟合。 文章将主要分为2部分: 1、使用sklearn的linear_model进行多元线性回归拟合;同时使用非线性回归模型来拟合(暂时还没想好用哪个?xgboost,还是SVM?)。 2、使用tensorflow建立回归...
《用Python玩转数据》项目—线性回归分析入门之波士顿房价预测Dazhuang@NJU一、背景分类和回归属于机器学习领域有监督学习算法(聚类则属于无监督学习算法)的两种方法,有监督学习是通过已有的训练样本去训练得到一个模型,再使用这个模型将所有的输入映射到相应的输出,若输出结果是离散型,例如今天会下雨(1)或今天不会下雨(...
【机器学习入门】超系统学习快速掌握python人工智能 Python机器学习算法基础课程分享!(线性回归、梯度下降、逻辑回归、决策树、集成算法) 504 -- 16:24 App 026 随机梯度下降实现 1005 -- 1:05:58 App 【Python机器学习算法】利用梯度下降法训练逻辑回归模型 394 -- 18:07 App 梯度下降法与线性回归 8850 17...
基于线性回归实现波士顿房价预测的python源码大作业.zip 已获导师指导并通过的97分的高分期末大作业项目,可作为课程设计和期末大作业,下载即用无需修改,项目完整确保可以运行。 代码内容说明 采用梯度下降法(BGD)优化线性回归模型,对波士顿房价进行预测 (1)导入数据(从 boston.csv 文件中导入数据) (2)划分数据(分成...
简介:【7月更文挑战第5天】这是一个关于Python数据分析项目的简要概述:从CSV加载数据,执行数据预处理(填充缺失值,处理异常值),进行数据探索(可视化和统计分析),选择线性回归模型进行训练,评估模型性能并优化,最后结果解释与可视化。此案例展示了数据科学的典型流程。
15 E_3.11_Python类与对象_案例0实现 14:57 E_3.11_Python类与对象_案例1实现 21:08 E_3.12_Python项目实战_项目介绍与技术分析 08:43 E_3.12_Python项目实战_1窗口与Label创建与使用 07:53 E_3.12_Python项目实战_2tkinter_按钮创建与使用 12:15 E_3.12_Python项目实战_3tkinter_Entry控件创建与使用 06...
第2天:学习线性代数、概率论和统计学的基本知识。.第3-4天:掌握Python编程基础,特别是数据处理和科学计算库(如NumPy、Pandas)。.第5-7天:熟悉机器学习的基本算法和原理,如线性回归、决策树、支持向量机等。.第2-3周:深度学习入门第8-10天:学习深度学习的基础,包括感知机、多层神经网络、反向传播算法。.第11-...