关键词：
1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性
(1)回归与分类的区别
（2）线性回归的应用
①房价预测②贷款额度预测③销售额预测④面积与房价的关系
（3）矩阵的乘积运算
（4）线性回归关系模型
（5）损失函数
可以计算误差的大小，值越小，说明误差也小
2.思考线性回归算法可以用来做什么？（大家尽量不要写重复）
线性回归算法可以预测：①房价预测②股票预测③销售额预测④用户对某商品的兴趣程度
3.自主编写线性回归算法 ，数据可以自己造，或者从网上获取。（加分题）
5.线性回归算法4/20(代码片段)
...们先了解回归算法： · 课上老师举了线性回归的应用：①房价预测；②销售额预测；③贷款额度预测； 我们可以发现做线性回归，需要的数据都应该为连续型，最终要预测的因素成为目标值，把影响... 查看详情
5.线性回归算法
...测——回归 离散变量预测——分类 线性回归我的理解是通过对一个事物的连续观察，得出它的某个属性的浮动范围，并预测出下次的浮动范围在哪 因为机器预测和真实值会有误差，所以会用到梯度... 查看详情
5.线性回归算法(代码片段)
...可以配上图片，以及说明该知识点的重要性（1）什么是线性回归算法回归：人们在测量事物的时候因为客观条件所限，求得的都是测量值，而不是事物真实的值，为了能够得到真实值，无限次的进行测量，最后通过这些测量数... 查看详情
05线性回归算法
...定误差： （5）误差计算方法与优化： 2.思考线性回归算法可以用来做什么？（大家尽量不要写重复）根据历史气象记录预测明天的温度、根据历史行情预测明天股票的走势、房价信息、根据历史记录预测某篇文章的... 查看详情
5.线性回归算法
...销售额的预测 3）贷款额度的预测 （4）线性关系模型 （5）数组与矩阵的运算数组：0维：1,2,31维：[1,2,3]2维：[[1,2,3],[4,5,6]]两行三列2*33维：[[[1,2,3],[4,5,6],[4,5,6],[4,5,6]]]矩阵:1.矩阵必须是二维的2.矩阵满足了特... 查看详情
回归-线性回归算法（房价预测项目）(代码片段)
...录简介损失函数优化算法正规方程梯度下降项目实战简介线性回归（LinearRegression）是回归任务中最常见的算法，利用回归方程对自变量和因变量进行建模，且因变量和自变量之间是线性关系而得名，从而可以... 查看详情
回归-线性回归算法（房价预测项目）(代码片段)
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线性回归算法
1.解决回归问题2.思想简单，实现容易3.许多强大的非线性模型的基础4.结果具有很好的可解释性5.蕴含机器学习中的很多重要思想注意：分类问题 ... 查看详情
线性回归算法原理推导
线性回归算法概述 误差项分析似然函数求解线性回归求解 查看详情
史诗级干货长文线性回归算法(代码片段)
线性回归算法前言1.线性回归简介1.1线性回归应用场景1.2什么是线性回归1.2.1定义与公式1.2.2线性回归的特征与目标的关系分析2.线性回归API初步使用2.1线性回归API2.2举例2.2.1步骤分析2.2.2代码过程3.数学:求导3.1常见函数的导数3.2导... 查看详情
线性回归算法原理推导
机器学习算法：线性回归简介
学习目标了解线性回归的应用场景知道线性回归的定义1线性回归应用场景房价预测销售额度预测贷款额度预测举例： 2什么是线性回归2.1定义与公式线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)... 查看详情
机器学习算法---线性回归
一、线性回归算法的简介 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y=w‘x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 回归... 查看详情
aiot(人工智能+物联网)知识总结+实战项目(代码片段)
...块Pandas1.4数据可视化模块2.算法数学基础2.1微积分基础2.2线性代数基础2.3多元函数微分学2.4线性代数高级2.5概率论2.6最优化3.线性回归算法3.1多元线性回归3.2梯度下降法3.3归一化3.4正则化3.5Lasso回归、Ridge回归、多项式回归4.线性... 查看详情
机器学习之线性回归岭回归lasso回归(代码片段)
...标称型数据，而回归的目标变量是连续型数据，主要包括线性回归，岭回归，lasso回归，前向逐步回归。2、线性回归线性回归主要用于处理线性数据，结果易于理解，计算复杂度不高，但是处理不了非线性数据。线性回归用最适... 查看详情
机器学习--线性回归与梯度算法
线性回归(LinearRegression)，亦称为直线回归，即用直线表示的回归，与曲线回归相对。若因变量Y对自变量X1、X2…、Xm的回归方程是线性方程，即μy＝β0+β1X1+β2X2+…βmXm，其中β0是常数项，βi是自变量Xi的回归系数，M为任何自然数... 查看详情
线性回归算法
这里有两组数据：X1、X2。需要得到的结论是Y拟合上面的平面：误差分析：附：高斯分布（正态分布） 化简： 最后化简的结果就是我们希望得到的： 评估： 查看详情
掌握spark机器学习库-07-线性回归算法概述
1）简介自变量，因变量，线性关系，相关系数，一元线性关系，多元线性关系（平面，超平面）2）使用线性回归算法的前提3）应用例子沸点与气压浮力与表面积 查看详情