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深度学习框架keras实现简单的线性回归,面试经常被问
keras实现简单的线性回归基本流程如下: 第一步:导入必要的python库 import matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow.keras.layers
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5 线性回归
from sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.model_selection import train_test_split # 导入load_boston数据࿰
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回归:最小二乘法求解回归模型代码
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdef least_square(X,Y):最小二乘法:param X:矩阵,样本特征矩阵
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Python吴恩达机器学习作业 1 - 线性回归
机器学习作业 1 - 线性回归 1.单变量线性回归 导入需要使用的包 import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt 导入数据集。提醒大家&#
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【机器学习03】线性回归(回归篇)
3 线性回归(回归篇) 3.1 形式化定义假设函数(hypotheses function)
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【机器学习03】线性回归(回归篇)
3 线性回归(回归篇) 3.1 形式化定义假设函数(hypotheses function)
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python 递归树
递归可以用来描述分形。分形常用来描述自然界中许多不规范的、真实对象的数字图形。 递归的图形还能说明递归是如何工作的。以递归绘制图树为例,绘制树枝的过程如下:首先绘制一条直线,
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机器学习——线性回归
西瓜书线性回归 为了加深理解,不用框架自己编程实现。 由于缺少数据,就自己创建一个数据。自定义一个一元线性函数,然后通过random创建一个围绕该直线波动的数据集。将函数写成
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机器学习——线性回归
西瓜书线性回归 为了加深理解,不用框架自己编程实现。 由于缺少数据,就自己创建一个数据。自定义一个一元线性函数,然后通过random创建一个围绕该直线波动的数据集。将函数写成
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SPSSAU中逐步回归法——探索分析单支股票数据(实践)
数据说明: 还是选择万兴科技的股票数据来做回归分析,和《股票时序分析和时序模型(实践)》这篇文章使用数据一致。需要说明由于spssau免费账号最多输入5
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线性回归的简洁实现
简洁实现线性回归 导入包:数据集的生成数据的读取定义模型初始化模型参数MSE损失函数定义优化算法模型的优化线性回归详细实现,请点击此处 导入包: import tor
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kaggle @房价预测 XGBoosts 机器学习
1.导入各种包 import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import Sequential,layersimport kerasimport numpy as npimport pandas
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吴恩达机器学习作业一:利用线性回归模型+梯度下降算法实现餐车利润预测(python实现)
吴恩达机器学习作业一:利用线性回归模型梯度下降算法实现餐车利润预测(python实现) 该文是针对吴恩达机器学习作业任务一中,利用单变量线性回归模型实现
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kaggle @房价预测 XGBoosts 机器学习
1.导入各种包 import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import Sequential,layersimport kerasimport numpy as npimport pandas
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机器学习:线性模型学习总结(1):线性回归
基于周志华老师的《机器学习》、上一篇学习笔记以及网络的其他资料,对线性模型的这一部分内容进行一个总结。学习时间:2022.04.17~2022.04.18 文章目录 0. 数据预处理1.
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吴恩达机器学习作业一:利用线性回归模型+梯度下降算法实现餐车利润预测(python实现)
吴恩达机器学习作业一:利用线性回归模型梯度下降算法实现餐车利润预测(python实现) 该文是针对吴恩达机器学习作业任务一中,利用单变量线性回归模型实现
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机器学习:线性模型学习总结(1):线性回归
基于周志华老师的《机器学习》、上一篇学习笔记以及网络的其他资料,对线性模型的这一部分内容进行一个总结。学习时间:2022.04.17~2022.04.18 文章目录 0. 数据预处理1.
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论文绘图-教你如何绘制响应曲面
目录 一、写在前面 二、数据 三、代码-多元线性回归 3.1 导入库 3.2 导入数据 3.3 多元线性回归模型 3.3.1 多元线性回归-OLS 3.3.2 多元线性回归模型预测值相对误差 3.3.3 残差图 3.3.4 预测值与真实值分
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python:线性回归的反向传播
线性回归模型是经常在机器学习、深度学习当中需要采用的一个简单模型,能够对一些简单的类别判断给出一个线性平面将其分类! 他也是支持向量机、感知机、神经网络的基础支撑,对反向传播算法的掌握,有利于后期的机器学习和深度学习。 ##########