机器学习之线性回归

学习目标：

• 学习机器学习线性回归

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学习内容：

1. 线性回归
2. 线性回归具体实战代码

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学习具体内容：

1.确定定量关系
   确定损失函数J，使得其最小（使用梯度下降法）
2.根据关系预测合理价格
3.做出判断

1：回归的概念
1.1用代码调用Sklearn实现线性回归

from sklearn.linear_model import LinearRegression
lr_model = LinearRegression()
lr_model.fit(x,y)
a = lr_model.coef_
b = lr_model.intercept_
# 对新数据做预测
predictions = lr_model.predict(x_new)

2.使用回归的具体实例

3，评估所得到的模型
4.代码实现均方差和R方值
4.python调用Sklearn实现线性回归

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