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文件名称: 机器学习 回归篇(1)——多元线性回归
  所属分类: 其它
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  上传时间: 2020-12-20
  提 供 者: weixin_********
 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
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