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机器学习 回归篇(1)——多元线性回归
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上传时间: 2020-12-20
详细说明:机器学习 回归篇(1)——多元线性回归摘要线性回归简介python实现运行结果及可视化
摘要
本文介绍了最基础的回归问题——多元线性回归,并通过python进行实现及可视化展示运行结果。
线性回归简介
线性回归问题的重点在于如何求解回归函数的截距和系数。
1、构建代价函数(也叫损失函数):平均平方误差。
2、通过最小二乘法或其他优化算法进行求解,因为线性回归的代价函数为凸函数,所以一般的经典优化算法用于求解都是适用的,如梯度下降法、单纯形法等等。
python实现
CyrusLinearRegression类的有如下方法和属性:
1、fit():用于拟合模型。
2、predict():用于模型
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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