m0_51431003的博客

通过本次实验，我学习了多元线性回归预测模型的基本原理和建立方法，了解了如何使用Python编程实现预测模型。同时，我们也使用水路客运量预测实例，对线性回归模型进行了实际应用和分析。在实验中，我掌握了数据预处理、模型训练和结果评估等关键技术，对于今后的数据分析和预测工作将有很大的帮助。同时在这个过程之中也出现了一些问题，但通过查阅相关资料最终这些问题都得以解决。在这个过程中我的动手实践能力的到提升，也让我明白了实际动手操作的重要性，在实际操作中可以发现很多平时发现不了的问题，通过实践最终都得以解决。

线性回归模型属于经典的统计学模型，该模型的应用场景是根据已 知的变量（自变量）来预测某个连续的数值变量（因变量）。一元线性回归模型也被称为简单线性回归模型，是指模型中只含有一个自变量和一个因变量，用来建模的数据集可以表示成{(x1,y1)，(x2,y2)，……由于建模时的自变量值和因变量值都是已知的，因此求解误差平方和最小值的问题就是求解函数J(a,b)的最小值，而该函数的参数就是回归系数a和b。模型中的a和b统称为回归系数，误差项ε的存在主要是为了平衡等号两边的值，通常被称为模型无法解释的部分。

通过本次实验，我学习了非线性回归预测模型的基本原理和建立方法，了解了如何使用Python编程实现预测模型。同时，我们也使用了某省会全社会客运量预测实例，对非线性回归模型进行了实际应用和分析。在实验中，我掌握了数据预处理、模型训练和结果评估等关键技术，对于今后的数据分析和预测工作将有很大的帮助。同时在这个过程之中也出现了一些问题，但通过查阅相关资料最终这些问题都得以解决。在这个过程中我的动手实践能力的到提升，也让我明白了实际动手操作的重要性，在实际操作中可以发现很多平时发现不了的问题，通过实践最终都得以解决。

通过本次实验，我学习了趋势外推预测模型(佩尔预测模型)的基本原理和建立方法，了解了如何使用Python编程实现预测模型。同时，我们也使用了某省会全社会客运量预测实例，对趋势外推预测模型(佩尔预测模型)进行了实际应用和分析。在实验中，我掌握了数据预处理、模型训练和结果评估等关键技术，对于今后的数据分析和预测工作将有很大的帮助。同时在这个过程之中也出现了一些问题，但通过查阅相关资料最终这些问题都得以解决。

使用 Python 画一个哆啦A梦