educoder 数据挖掘算法原理与实践:线性回归(房价预测)

这篇博客详细介绍了线性回归算法的思想,包括其在数据挖掘中的作用,通过实例展示了如何动手实现线性回归,并探讨了评估线性回归模型性能的关键指标。

第1关:线性回归算法思想

1 BC

第2关:动手实现线性回归

#encoding=utf8
import numpy as np

#mse
def mse_score(y_predict,y_test):
    #********* Begin *********#
    m = len(y_predict)
    a = y_test - y_predict
    mse = np.dot(a,a)/m
    #********* End *********#
    return mse

def lr(train_feature
系统化地阐述了数据挖掘和知识发现技术的产生、发展、应用和相关概念、原理算法。对数据挖掘中的主要技术分支,包括关联规则、分类、聚类、序列、空间以及Web挖掘等进行了理论剖析和算法描述。本书的许多工作是作者们在攻读博士学位期间的工作总结,一方面,对于相关概念和技术的阐述尽量先从理论分析入手,在此基础上进行技术归纳。另一方面,为了保证技术的系统性,所有的挖掘模型和算法描述都在统一的技术归纳框架下进行。同时,为了避免抽象算法描述给读者带来的理解困难,本书的所有典型算法都通过具体跟踪执行实例来进一步说明。本书共分8章,各章相对独立成篇,以利于读者选择性学习。在每章后面都设置专门一节来对本章内容和文献引用情况进行归纳,它不仅可以帮助读者对相关内容进行整理,而且也起到对本内容相关文献的注释性索引功能。第1章是绪论,系统地介绍了数据挖掘产生的商业和技术背景,从不同侧面剖析了数据挖掘的概念和应用价值;第2章给出了知识发现的过程分析和应用体系结构设计;第3章对关联规则挖掘的原理算法进行全面阐述;第4章给出分类的主要理论和算法描述;第5章讨论聚类的常用技术和算法;第6章对时间序列分析技术和序列挖掘算法进行论述;第7章系统地介绍了Web挖掘的主要研究领域和相关技术及算法;第8章是对空间数据挖掘技术和算法的分析和讲述。
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