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文章目录
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- 1. 线性回归模型的实现
- 2. K-最近邻(KNN)分类器的实现
- 3. 逻辑回归实现二分类
- 4. 决策树进行分类
- 5. SVM支持向量机实现分类
- 6. K-means聚类的实现
- 7. 朴素贝叶斯分类器
- 8. 聚类分析使用DBSCAN
- 9. 数据标准化处理
- 10. Lasso回归实现
- 11. PCA主成分分析降维
- 12. 随机森林分类器实现
- 13. 支持向量回归(SVR)
- 14. Ridge岭回归
- 15. 数据标准化与归一化
- 16. 混淆矩阵的可视化
- 17. 使用LDA进行降维
- 18. K折交叉验证
- 19. 弹性网络回归
- 20. 数据集缺失值的处理
- 21. 使用随机搜索进行超参数调优
- 22. LSTM实现时间序列预测
- 23. 特征选择 - 使用RFE
- 24. 使用Bagging进行集成学习
- 25. 使用AdaBoost进行集成学习
- 26. 使用主成分分析 (PCA) 进行降噪
- 27. 使用正则化避免过拟合
- 28. 数据处理与管道化
- 29. 使用随机森林特征重要性
- 30. 自动编码器进行特征提取
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1. 线性回归模型的实现
目标: 使用线性回归模型对简单数据集进行训练和预测。
代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 生成随机数据
np
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