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搜索资源列表

  1. 一元线性回归示例—房价预测

  2. 文件为房价预测例子的一元线性回归模型代码及数据，由sklearn库实现，将数据文件与程序文件放在同一目录下运行即可。 博客地址：https://me.csdn.net/albert201605

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-23
    • 文件大小：2048
    • 提供者：albert201605

  1. 线性回归模型

  2. 内部包含线性回归模型的代码以及数据集，分为单线性回归和多线性回归两部分，使用python实现

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-14
    • 文件大小：16384
    • 提供者：weixin_42183708

  1. 线性回归（最小二乘法和梯度下降法实现）

  2. 这是机器学习中最常见的模型--线性回归的python实现，其中包含了最小二乘法和梯度下降法两种拟合算法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-15
    • 文件大小：2048
    • 提供者：qq_43116030

  1. TensorFlow 多元线性回归模型.zip

  2. 基于TensorFlow的多元线性回归模型代码，是学习TensorFlow框架的学习笔记，用python写的，在anaconda的jupyter notebook下实现的，供有兴趣的人参考借鉴。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-02-05
    • 文件大小：48128
    • 提供者：ttataat

  1. Python用梯度下降法做线性回归模型训练

  2. Python编写，模拟线性回归模型训练，通过采样数据、计算误差、计算梯度、梯度更新等步骤实现线性回归模型训练。

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2020-07-03
    • 文件大小：3072
    • 提供者：alon729

  1. python-一元线性回归模型.ipynb

  2. python-一元线性回归模型.ipynb

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-07-20
    • 文件大小：9216
    • 提供者：qq_45569373

  1. python-多元线性回归模型.ipynb

  2. python-多元线性回归模型.ipynb

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-07-20
    • 文件大小：17408
    • 提供者：qq_45569373

  1. PySpark线性回归

  2. 利用Python调用spark接口训练线性回归模型，详细介绍了PySpark的使用，包含：数据准备、数据探索、特征工程和模型训练

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-09-06
    • 文件大小：12288
    • 提供者：lkm18377184433

  1. python编程线性回归代码示例

  2. 用python进行线性回归分析非常方便，有现成的库可以使用比如：numpy.linalog.lstsq例子、scipy.stats.linregress例子、pandas.ols例子等。 不过本文使用sklearn库的linear_model.LinearRegression，支持任意维度，非常好用。 一、二维直线的例子 预备知识：线性方程y=a∗x+b。y=a∗x+b表示平面一直线 下面的例子中，我们根据房屋面积、房屋价格的历史数据，建立线性回归模型。 然后，根据给出的房屋

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：102400
    • 提供者：weixin_38720322

  1. Python线性回归实战分析

  2. 一、线性回归的理论 1）线性回归的基本概念 线性回归是一种有监督的学习算法，它介绍的自变量的和因变量的之间的线性的相关关系，分为一元线性回归和多元的线性回归。一元线性回归是一个自变量和一个因变量间的回归，可以看成是多远线性回归的特例。线性回归可以用来预测和分类，从回归方程可以看出自变量和因变量的相互影响关系。 线性回归模型如下： 对于线性回归的模型假定如下： （1） 误差项的均值为0，且误差项与解释变量之间线性无关 （2） 误差项是独立同分布的，即每个误差项之间相互独立且每个误差项的方差

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：75776
    • 提供者：weixin_38621565

  1. linear_regression:在python中实现线性回归模型-源码

  2. 线性回归 在python中实现线性回归模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42131541

  1. House-Price-Predictor:实施了多元线性回归模型来预测房价-源码

  2. 房屋价格预测器 目的和技术：以下程序使用Python ， Matplotlib ， Numpy ， Sympy ， Pandas和sci-kit预测波士顿市的房价。 程序： 提出问题 收集数据 清理数据 探索可能性和相关性 图形化地建模数据 评估功能内的价格 算法：我实现了一个多元线性回归模型来预测房价。这种方法也称为多元回归，是一种统计技术，它使用几个参数变量来预测响应变量的结果。在这种情况下，我从数据集中提取了几个变量，包括房价，犯罪率，年龄，距水的近距离，税收等，以使我的模型更准确。我挑选

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-22
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42138788

  1. Oscar-Predictions:机器学习的线性回归模型。 一种算法根据前几年的提名来预测15个类别的2021年奥斯卡金像奖提名-源码

  2. 奥斯卡提名通常是不那么有声望的奖项（例如金球奖，BAFTA，评论家选择，行业奖项）提名的结果。 机器学习的标准线性回归模型用于基于前4年的提名来预测2021年奥斯卡金像奖的提名。 Oscars-TrainingData.csv包含大约4年的所有数据，包括奥斯卡奖，金球奖提名等。 对于每部电影，都有一个专用编号（大多数为0或1，有时为2），表示该电影在给定类别中获得了多少项提名。 这是该模型的训练数据。 Oscars-TestingData.csv包含有关2021部电影的相同数据（奥斯卡提名除

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：513024
    • 提供者：weixin_42115074

  1. salary-prediction:使用Flask Web框架部署线性回归模型-源码

  2. 薪水预测-烧瓶部署 这是一个演示项目，用于详细说明如何使用Flask API在生产环境中部署机器学习模型 先决条件 您必须安装Scikit Learn，Pandas（用于机器学习模型）和Flask（用于API）。 项目结构 该项目包括四个主要部分： model.py-这包含我们的机器学习模型的代码，以预测hiring.csv文件中训练型数据上缺少的员工薪水。 app.py-包含Flask API，这些API通过GUI接收员工详细信息，根据我们的模型计算推定值并返回。 模板-此文件夹包含HT

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_42160398

  1. Python——线性回归模型-附件资源

  2. Python——线性回归模型-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. Python——线性回归模型-附件资源

  2. Python——线性回归模型-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. Linear_Regression_Restaurant_Sentiment_Analysis：使用线性回归模型的餐厅情感分析-源码

  2. 线性回归餐厅情感分析 目录表 描述 线性回归机器学习模型可预测评论是肯定的还是否定的。 它以86％的准确度正确预测正确的标签。 技术领域 使用以下项目创建项目： python版本：3.9.1 NumPy库版本：1.20.0 熊猫库版本：1.2.2 数据集 制作数据集后，每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征（0、1）。 常见词（例如“ the”，“ a”等）未分类。 每行代表一个点（餐厅评论），每列代表其特征（评论中是否使用单词）。 除了评论是肯定的（1）还是否定的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42097668

  1. LinearRegression-InstantComputationPython：线性回归模型可立即计算最小均方差成本函数-源码

  2. 线性回归 这次使用python并且没有增量算法 将一条最合适的线拟合到的鱼高与体重的数据集中 这是通过求解由下式给出的线性方程组来计算的 设置为零，以便找到成本函数J的最小值， 其中X I和y i是第i个鱼的身高和体重，分别，不求幂。 导致以下系统 该系统的解决方案产生thetas向量，该向量与鱼的身高和体重数据集拟合了线性假设函数，对应于该函数 在此数据集的背景下，建议每增加1厘米的height高度，体重就会增加约100克

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：131072
    • 提供者：weixin_42116650

  1. 电力需求预测：用于预测需求的线性回归模型-源码

  2. 需求预测 用于预测需求的线性回归模型，使用python编写的笔记本运行线性回归以预测需求负荷。 数据恰好来自2013年至2015年间阿根廷Corrientes省的 。单击 查看笔记本。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：743424
    • 提供者：weixin_42176827

  1. LinearRegression-model：这是用Python编码的线性回归模型，适用于用于处理2D数据集的普通最小二乘法-源码

  2. 线性回归模型 这是用Python编码的线性回归模型，可用于处理2D数据集的普通最小二乘法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42132325
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