徒手写代码之《机器学习实战》-----线性回归算法(1)（预测鲍鱼的年龄）

憨宝宝

于 2019-07-10 22:04:55 发布

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分类专栏：书籍机器学习实战个人总结文章标签：机器学习

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本文介绍了如何使用线性回归算法预测鲍鱼的年龄，涵盖了标准线性回归和加权线性回归。通过数据导入和回归函数的应用，展示了不同权重参数(k=0.1, 1, 10)对预测结果的影响。" 133890741,19974004,Ubuntu系统中Swap分区的创建与调整,"['Linux', 'Ubuntu', '服务器', '运维']

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实战这本书籍里线性回归算法讲了标准线性回归、局部加权线性回归、岭回归、LASSO回归、逐步前向回归。这几个回归的理论部分正在逐步梳理中，尽量本周内完成。

预测鲍鱼年龄

说明:

将 abalone.txt 放在当前目录下。

from numpy import *

标准线性回归

数据导入函数：

def loadDataSet(fileName):      #general function to parse tab -delimited floats
    numFeat = len(open(fileName).readline().split('\t')) - 1 #get number of fields 
    dataMat = []; labelMat = []
    fr = open(fileName)
    for line in fr.readlines():
        lineArr =[]
        curLine = line.strip().split('\t')
        for i in range(numFeat):
            lineArr.append(float(curLine[i]))
        dataMat.append(lineArr)
        labelMat.append(float(curLine[-1</

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