线性回归算法进行预测数据集介绍2数据集介绍2024/3/66波士顿房价数据集是一个公开的数据集,可以在许多机器学习库中找到,如scikit-learn该数据集包含13个特征和1个目标变量,即房屋的中位数价格这些特征包括犯罪率、平均房间数量、平均人口等线性回归算法介绍3线性回归算法介绍8线性回归是一种常见的预测算法,用于预测连续...
本实验使用基于最小二乘法的线性回归模型,对波士顿房价进行预测,全流程包括数据处理,模型训练预测,模型评估以及模型持久化等. 2.实验详细实现 波士顿房价预测实验流程如 图1 所示,主要包含如下5个步骤: 数据处理 :包括数据探索,数据清洗(缺失值和异常值处理),数据集划分和特征工程(数据归一化),以便数据可以被模型...
全梯度下降算法(Full gradient descent), 随机梯度下降算法(Stochastic gradient descent), 小批量梯度下降算法(Mini-batch gradient descent), 随机平均梯度下降算法(Stochastic average gradient descent) 全梯度下降算法(FG) 批量梯度下降法,是梯度下降法最常用的形式,具体做法也就是在更新参数时使用所有的样本来进行更新。
dinenumerate(data.values):#先使用filter去掉为空的字符串,然后将字符串分割成列表,并将列表元素转化为浮点型m=map(float,filter(notEmpty,d[0].split(' ')))#将这行数据存入二维数组的第i整行df[i]=list(m)names=['CRIM','ZN','INDUS','CHAS','NOX','RM','AGE','DIS','RAD','TAX...