最容易上你上手的线性回归学习案例（附两个简单完整可运行的代码）

最新推荐文章于 2024-01-12 13:15:51 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_23144435/article/details/87948936
本文提供两个线性回归案例，一个基于正规方程，另一个基于最小二乘法，附带可运行代码，帮助读者深入理解线性回归原理及实践，探讨学习率调整与样本数量对模型的影响。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

目前网上大多数的案例只有说明，没有可运行的代码，作者上传了两个案例，第一个基于正规方程的求解，非常的简单易懂。第二个是基于最小二乘法的案例，这两个案例绝对可以轻松运行无bug，帮助大家深入的学习线性回归而不是纸上谈兵，本项目基于最小二乘法的案例大家可以试试增加样本数量或者调整学习率，你会发现线性回归初始理论存在大量的bug需要改进，帮助大家深入理解为什么要依据样本推导学习率，为什么最好不要设置固定学习率，以及如何防止求解在驻点附近激烈震荡。

https://github.com/ranran4082391/xiaoran_1

34丨深度学习：使用Keras完成线性回归
Python、C++、HTML、Java
09-12 1248
使用Keras完成线性回归。
一个线性回归的例子
12-12
一个线性回归模型
一个简单的线性回归例子
weixin_38241876的博客
12-06 2545
from sklearn.model_selection import train_test_split path = '8.Advertising.csv' data = pd.read_csv(path) # TV、Radio、Newspaper、Sales x = data[['TV', 'Radio', 'Newspaper']] y = data['Sales'] x_trai...
线性回归案例代码
02-10
本案例是以一个房价面积预测房屋价格的数据为例，使用Python进行的线性模型的创建。适合新手练手。
线性回归案例
pu_pupupupupu的博客
11-11 473
首先,分析数据,train中的数据,列代表每天的24小时,行表示日期以及每一天的检测值(18个,即18个特征).结构为:122018,24,需要转化为:12417,189 text中的数据,列代表九个小时,行代表1024,十天以及24小时的18个特征,结构为24018,9,需要转化为240,189 模型的输入为:每个小时往后数九个小时的18个特征值,所以一共有189个特征.输出为第十个小时的pm2.5的值. import pandas as pd import numpy as np import mat.
python线性回归_python 线性回归示例
weixin_39834090的博客
11-21 390
说明：此文的第一部分参考了这里用python进行线性回归分析非常方便，有现成的库可以使用比如：numpy.linalog.lstsq例子、scipy.stats.linregress例子、pandas.ols例子等。不过本文使用sklearn库的linear_model.LinearRegression，支持任意维度，非常好用。一、二维直线的例子预备知识：线性方程\(y = a * x + b\)...
一元线性回归（原理+python代码实现）,看完就能上手实践
hualizhuanshen2014的博客
01-12 2642
一元线性回归是理解两个变量（自变量和因变量，步数就是自变量，奖金金额就是因变量）之间关系的一种方法。一元指的是只有一个自变量（或者叫特征、输入变量）。线性指的是两个变量之间的关系是线性的。一元线性回归的目标是找到一个直线，来拟合所有数据（活动的历史数据），使得通过这个直线，可以预测因变量（奖金金额）的值。ywxby=wx+bywxb这里，x是自变量，y是因变量，w是直线的斜率，b是直线的截距。要想确定这个直线，就是要确定这里的w和b。那么，我们来一步一步分析。
基于Python开发的简易机器学习模型训练框架_包含线性回归逻辑回归决策树等基础算法_支持数据预处理特征工程模型评估可视化_适用于初学者快速上手机器学习实践_使用numpy实现核心.zip
最新发布
08-05
本篇文章将介绍一款简易的机器学习模型训练框架，该框架以Python为基础，涵盖了线性回归、逻辑回归和决策树等基础算法，并且支持数据预处理、特征工程、模型评估和可视化等功能，非常适合初学者快速上手实践机器学习...
Python3机器学习入门经典算法与应用实战项目_包含线性回归逻辑回归决策树随机森林支持向量机K近邻朴素贝叶斯聚类降维等经典算法_完整代码实现与详细学习笔记_用于机器学习初学者系统.zip
08-04
文件中首先介绍了线性回归算法，它是最基础的预测模型之一，用于找出两个或多个变量间最密切的线性关系。通过该算法，可以建立起因变量与一个或多个自变量之间的回归模型，并对未知值进行预测。接着，逻辑回归作为...
【未发表】基于花朵授粉优化算法FPA优化鲁棒极限学习机RELM实现负荷数据回归预测算法研究附Matlab代码.rar
12-31
其核心优势在于能够有效处理非线性问题，并在一定程度上克服传统学习算法中的过拟合问题，从而提高模型的泛化能力。RELM的主要特点是其学习速度非常快，且对初始权重和偏置的选择不敏感，这对于处理大规模数据集特别...
线性回归模型完整案例
11-24
根据boston房价数据，进行训练线性回归模型，并进行标准化数据处理，L1、L2正则化损失函数
Python实现的简单线性回归算法实例分析
01-21
本文实例讲述了Python实现的简单线性回归算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 用python实现R的线性模型(lm)中一元线性回归的简单方法，使用R的women示例数据，R的运行结果： > summary(fit) Call: lm(formula = weight ~ height, data = women) Residuals:     Min      1Q  Median      3Q     Max -1.7333 -1.1333 -0.3833  0.7417  3.1167 Coefficients:              Estimate Std. Error
线性回归的python例子
04-23
NULL 博文链接：https://aeolus1983.iteye.com/blog/2344052
线性回归程序
06-13
现成的线性回归程序，非常简单实用，特别是对于几组数据的回归分析
线性回归例子（Linear Regression Example）
hongxue8888的博客
06-10 6851
原文地址： http://sklearn.lzjqsdd.com/auto_examples/linear_model/plot_ols.html#example-linear-model-plot-ols-py This example uses the only the first feature of the diabetes dataset, in order to illustrat...
最简单的线性回归案例：单个特征的线性回归
kacooler的博客
01-10 978
单个特征的线性回归博客引用源数据（工龄-薪资）sklearn代码预测结果展示 博客引用 引用一个极其详细的介绍scatter函数的blog地址 链接 [link] https://blog.youkuaiyun.com/qiu931110/article/details/68130199 引用一个plot函数详细讲解的blog地址 链接[link]https://blog.youkuaiyun.com/tengqingy...
4、python简单线性回归代码案例(完整)_4、python简单线性回归代码案例（完整）...
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4、python简单线性回归代码案例(完整)_python 实现一个简单的线性回归案例
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01-26 1202
#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @File : 自实现一个线性回归.py# @Author: 赵路仓# @Date : 2020/4/12# @Desc :# @Contact : 398333404@qq.comimport osimport tensorflow as tfdef linear_regression():"""自实现一...
SVM回归案例分析：辛烷值预测代码实现
通过这两个文件的结合使用，用户可以模拟出一个完整的SVM回归预测流程。 总结以上内容，本文档提供了关于SVM回归的详细知识，包括理论基础、应用实例、代码实现和案例研究。通过对这些内容的学习，读者将能够掌握...
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