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搜索资源列表

  1. Machine Learning Linear Regression-线性回归

  2. 机器学习算法之线性回归 最小二乘法和岭回归算法的实现，对应博文为： http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/42101139

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2014-12-23
    • 文件大小：65536
    • 提供者：suipingsp

  1. Python线性回归Demo

  2. Python线性回归的简单Demo，包含Python代码、简单数据，文档

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-01
    • 文件大小：13312
    • 提供者：xingstar1011

  1. 基于python的线性回归恢复图像

  2. 基于线性回归进行图像插值，恢复受损图像。语言是python

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：griffin_97

  1. python线性回归

  2. TV radio newspaper sales python 线性回归 Y_pred = l.predict(x_test) plt.plot(range(len(Y_pred)),Y_pred,'red',linewidth=2.5,label='predict data') plt.plot(range(len(y_test)),y_test,'green',label='test data') plt.legend(loc=2) plt.show()

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-29
    • 文件大小：5120
    • 提供者：dingxl555

  1. 线性回归数值型预测：预测鲍鱼的年龄 ，源码以及数据

  2. 线性回归数值型预测：预测鲍鱼的年龄 压缩文件中包含源码以及训练数据、测试数据

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-28
    • 文件大小：58368
    • 提供者：j__max

  1. python线性回归实用教程带注释.rar

  2. python线性回归实用教程带注释.rar

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-25
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_40687302

  1. python线性回归

  2. python线性回归

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-04-11
    • 文件大小：16384
    • 提供者：hb707934728

  1. sklearn+python:线性回归案例

  2. 今天小编就为大家分享一篇sklearn+python:线性回归案例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：57344
    • 提供者：weixin_38669091

  1. python 线性回归分析模型检验标准--拟合优度详解

  2. 今天小编就为大家分享一篇python 线性回归分析模型检验标准--拟合优度详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：91136
    • 提供者：weixin_38601215

  1. Python 线性回归分析以及评价指标详解

  2. 主要介绍了Python 线性回归分析以及评价指标详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：88064
    • 提供者：weixin_38742460

  1. Python线性回归实战分析

  2. 主要介绍了Python线性回归实战分析以及代码讲解，对此有兴趣的朋友学习下吧。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：73728
    • 提供者：weixin_38725625

  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. Python编程实现使用线性回归预测数据

  2. 本文中，我们将进行大量的编程——但在这之前，我们先介绍一下我们今天要解决的实例问题。 1) 预测房子价格 房价大概是我们中国每一个普通老百姓比较关心的问题，最近几年保障啊，小编这点微末工资着实有点受不了。 我们想预测特定房子的价值，预测依据是房屋面积。 2) 预测下周哪个电视节目会有更多的观众 闪电侠和绿箭侠是我最喜欢的电视节目，特别是绿箭侠，当初追的昏天黑地的，不过后来由于一些原因，没有接着往下看。我想看看下周哪个节目会有更多的观众。 3) 替换数据集中的缺失值 我们经常要和带有缺失值的数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：345088
    • 提供者：weixin_38584043

  1. python 线性回归分析模型检验标准–拟合优度详解

  2. 建立完回归模型后，还需要验证咱们建立的模型是否合适，换句话说，就是咱们建立的模型是否真的能代表现有的因变量与自变量关系，这个验证标准一般就选用拟合优度。 拟合优度是指回归方程对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是判定系数R^2。R^2的取值范围是[0，1]。R^2的值越接近1，说明回归方程对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归方程对观测值的拟合程度越差。 拟合优度问题目前还没有找到统一的标准说大于多少就代表模型准确，一般默认大于0.8即可 拟合优度的公式：R^2 = 1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：93184
    • 提供者：weixin_38551187

  1. python线性回归.zip

  2. python 实现线性回归 人工智能

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：6144
    • 提供者：asartear

  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. 401-python-线性回归-源码

  2. 实验13：线性回归 数据集：来自Kaggle的练习集 创建人：Joseph Zabaleta 日期：20200528

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：23552
    • 提供者：weixin_42122838

  1. 简单快速线性回归：（Python）我编写了这段代码，这是一种通过数据点绘制最合适的线的方法。 找到最佳拟合线的方法可能不如通常的方法好，但是我认为它使用的是一种易于学习和理解的简单算法。 教学时可以使用此python线性回归代码，因为与典型

  2. 一条Python代码，可为散点图提供最合适的一行。 与典型的散点图算法相比，这可能会提供更差的拟合度，但我相信与其他算法相比，它很容易理解。 另外，它可能更快，但我不知道。 了解更多信息后，我将更新此文件。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42107561

  1. Python 线性回归分析以及评价指标详解

  2. 废话不多说，直接上代码吧！ # 利用 diabetes数据集来学习线性回归 # diabetes 是一个关于糖尿病的数据集， 该数据集包括442个病人的生理数据及一年以后的病情发展情况。 # 数据集中的特征值总共10项, 如下: # 年龄 # 性别 #体质指数 #血压 #s1,s2,s3,s4,s4,s6 (六种血清的化验数据) #但请注意，以上的数据是经过特殊处理， 10个数据中的每个都做了均值中心化处理，然后又用标准差乘以个体数量调整了数值范围。 #验证就会发现任何一列的所

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：89088
    • 提供者：weixin_38681147
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