scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家在各种环境中重复使用 建立在 NumPy ，SciPy 和 matplotlib 上 开源，可商业使用 - BSD许可证1.监督学习 1广义线性模型 °1.1.1普通最小二乘法 1.1.2岭回归 1.1.3LaSs0 o1.1.4多任务 Lasso 115弹性网络 o116多任务弹性网络 1.1.7最小角回归 1.1. 8 LARS Lasso 1.19正交匹配追踪法(OMP 1.1.1

主要为大家详细介绍了python使用梯度下降算法实现一个多线性回归，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

python使用梯度下降算法实现一个多线性回归，供大家参考，具体内容如下 图示： import pandas as pd import matplotlib.pylab as plt import numpy as np # Read data from csv pga = pd.read_csv("D:\python3\data\Test.csv") # Normalize the data 归一化值 (x - mean) / (std) pga.AT = (pga.AT - pga.A

接上一篇文章【线性回归——二维线性回归方程（证明和代码实现）】 前言： 博主前面一篇文章讲述了二维线性回归问题的求解原理和推导过程，以及使用python自己实现算法，但是那种方法只能适用于普通的二维平面问题,今天博主来讲一下线性回归问题中更为通用的方法,也是我们实际开发中会经常用到的一个数学模型,常用的解法就是最小二次乘法和梯度下降法.博主今天对最小二乘法进行推导并使用Python代码自定义实现,废话不多说,开始吧: 一、公式推导 假如现在有一堆这样的数据(x1,y1),(x2,y2),…,(x