机器学习练习 1 - 线性回归（版本

最新推荐文章于 2025-06-03 14:40:28 发布
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本教程通过Coursera上Andrew Ng的机器学习课程，详细讲解了如何实现和应用线性回归算法。通过实际代码演示，读者将能深入理解线性回归的工作原理，并掌握其在预测模型中的应用。

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机器学习练习
12-12
吴恩达机器学习系列作业目录 单变量线性回归 在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。假设你是一家餐馆的首席执行官，正在考虑不同的城市开设一个新的分店。该连锁店已经在各个城市拥有卡车，而且你有来自城市的利润和人口数据。 您希望使用这些数据来帮助您选择将哪个城市扩展到下一个城市。
一些关于机器学习的练习
www_tlj的专栏
03-30 1154
为了加深机器学习基础并通过实践学习，收集了以下练习，覆盖了从数据探索、预处理到模型构建和评估的整个流程。这些练习按照机器学习的主要类型分为三部分：监督学习、无监督学习和强化学习。要在Python中实现手写数字识别任务，我们可以使用keras库，它是TensorFlow的一个高级接口，提供了构建和训练深度学习模型的便捷方法。以下是使用卷积神经网络（CNN）对MNIST手写数字数据集进行分类的一个基础示例。由于我的环境无法直接运行深度学习代码，我将提供一个示范性的代码示例，你可以在本地环境中运行它。
AI大模型学习必备：必逛的十大顶级网站推荐，非常详细，值得收藏！
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2401_84494441的博客
06-03 1331
本文推荐了5个学习AI大模型的优质网站：Coursera提供斯坦福等名校的AI课程；edX汇集MIT、哈佛等顶尖大学的机器学习课程；Kaggle通过数据竞赛提升实践能力；Hugging Face专注NLP，提供大量预训练模型资源；此外还有提供在线AI课程的Udacity（未完整列出）。这些平台涵盖理论学习与实践应用，是掌握AI大模型技术的重要资源。
吴恩达机器学习训练1：线性回归（单变量）
meijie2018_1的博客
04-30 582
吴恩达机器学习训练1：线性回归（单变量） 本小节主要讲解的是如何利用已知的数据进行简单的线性回归分析，主要分析了梯度下降法和正规方程法两种。 线性回归分析即利用多项式函数逼近已知数据，常用来预测。例如，当已知某地区房子大小、房间数、地理位置等信息以及该房子的价格时，就可以用来预测其它房子的价格。将房子大小、房间数、地理位置作为特征参数，用矩...
机器学习习题
12-18
机器学习习题的文档，通过An Inreoduction of Statistical learning 中的Linear Regression章节知识进行相应题目的编写
机器学习练习-jupyter
01-28
机器学习练习-jupyter,这个需要使用jupyter notebook进行练习。
机器学习大作业-基于线性回归的PM2.5预测项目python源码（95分以上）
10-11
机器学习大作业-基于线性回归的PM2.5预测项目python源码（95分以上）个人经导师指导并认可通过的高分大作业设计项目。主要针对计算机相关专业的正在做期末大作业设计的学生和需要项目实战练习的学习者，可作为课程...
机器学习练习1-线性回归
m0_56049115的博客
03-05 1159
本文基于Andrew_Ng的ML课程作业。
机器学习大作业-基于线性回归的PM2.5预测源码+说明（高分大作业）
01-08
机器学习大作业-基于线性回归的PM2.5预测源码+说明（高分大作业），个人大三大作业设计项目、经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审分99分，代码完整确保可以运行，小白也可以亲自搞定，主要针对计算机相关专业...
机器学习大作业-基于线性回归的PM2.5预测项目python源码+数据-高分项目
01-08
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机器学习大作业-基于线性回归的PM2.5预测系统python源码（期末大作业）
06-01
机器学习大作业-基于线性回归的PM2.5预测系统python源码（期末大作业）个人经导师指导并认可通过的98分大作业设计项目，主要针对计算机相关专业的正在做课程设计、期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。...
吴恩达机器学习练习--python实现
12-06
人工智能专业最近大受欢迎，吴恩达在斯坦福大学公开课上的机器学习入门视频也理所应当的火了起来，这个是吴恩达公开课布置的练习题的python实现
训练机器学习模型代码
12-18
训练机器学习模型代码，训练机器学习模型代码，训练机器学习模型代码
python----机器学习练习题1
Gfqwy2021
05-10 2304
学习来源：http://fintech.ftwhale.com/home/courses/p08/lessons/ 机器学习部分 1. # Step 1.从`sklearn.neighbors`导入`KNeighborsClassifier`。 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # Step 2.为特征和目标变量创建数组`X`...
Python 全栈 400 之机器学习练习
相信相信的力量
10-28 578
404 数据集（data set） 记录的集合，假如我们用 3 个特征，分别为性别、头衔、有无同行人来预测泰坦尼克号上船员的生死，并且拥有基于这 3 个特征的 892 条记录，其中一条记录的取值为： 性别=female，头衔=Mrs，有无同行人=True 如果记录到 .csv 文件中，这个文件的结构可以记为： train[892][3] ，这样一个二维数组，行数为 892，列数为 3. 405...
sklearn机器学习编程练习大全（一）
lyccomcn的博客
05-15 845
DataFrame依然使用第3题中的DataFrame，如何使用常量"常量"填充该DataFrame中字符串列的缺失值呢？hobby列的每个元素都是一个列表，现在我们想要增加一列，对应的是每个学生爱好的数量，也就是hobby列中每个列表的长度，该如何操作呢？如何对如下的DataFrame（学生成绩）进行数值离散化，将成绩分成三个等宽区间，并新增一列score_cut，对应的是每个成绩所在的区间？扩展：继续选取DataFrame中的数值列，并计算该列的均值。上述代码可以得到用于填充缺失值的值，为139.0。
机器学习代码练习
SimonChen
07-03 278
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机器学习期中代码练习
VV的博客
05-08 363
期中复习 import pandas as pd import numpy as np import math import random import matplotlib.pyplot as plt def load_data(): data = pd.read_csv("C:/Users/lolo/Documents/WeChat Files/L15804627211/Files/...
《机器学习》练习题与解答
机器学习之家
09-21 9724
《机器学习》练习题与详细解答
吴恩达机器学习课程：线性回归练习与答案解析
标题《吴恩达机器学习线性回归练习题及答案》所涉及的知识点包括： 1. 吴恩达（Andrew Ng）：他是斯坦福大学的教授，也是机器学习领域的知名专家。他对于机器学习领域的贡献包括开设在线课程，使得全球成千上万的...
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