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机器学习100天：008简单线性回归python实战(代码片段)

红色石头Will  红色石头Will  2023-01-06  242

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机器学习100天，今天讲的是：简单线性回归Python实战——房价预测。

上一节课，我们通过引入房价预测的例子，讲解了线性回归的理论知识，以及如何最小化损失函数，来计算最优的参数 $w$ 。今天我们就使用 Python 来编写一个简单的线性回归程序来构建一个房价预测的模型。

一、导入标准库

在 spyder 中，首先我们导入标准库：numpy、matplotlib.pyplot
和 pandas。

# 导入标准库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

机器学习100天：012回归模型评估指标python实现(代码片段)

机器学习100天，今天讲的是：回归模型评估指标Python实现！上一节我们介绍了线性回归中常用的评估指标有4个，分别是：均方误差、均方根误差、平均绝对值误差、拟合度。下面我们来看一下python中计算这些误差的代码。打开sp... 查看详情

机器学习100天：012回归模型评估指标python实现(代码片段)

机器学习100天（十四）：014梯度下降算法求解线性回归

机器学习100天，今天讲的是：使用梯度下降算法求解线性回归问题。一、梯度下降更新公式之前我们介绍了正规方程法直接求解线性回归问题，但是梯度下降算法在机器学习中更为常用，因为面对复杂问题时，梯度下降算法能够... 查看详情

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机器学习100天：009多项式回归理论

机器学习100天，今天讲的是：多项式回归理论！在前两期视频我们讲解了简单线性回归理论，并解决了一个房价预测的问题，建立了一个房价与地区人口的线性关系。然而，如果数据的分布不是简单的线性关系，又该怎么做呢？... 查看详情

机器学习100天：010多项式回归python实战(代码片段)

机器学习100天，今天讲的是：多项式线性回归Python实战——房价预测。上一节我们介绍了多项式线性回归理论，即构建一个二次多项式来拟合房价与地区人口的关系。今天我们就来编写一个二次多项式回归程序来构建房价预测的... 查看详情

机器学习100天（十五）：015逻辑回归基本原理

机器学习100天，今天讲的是：逻辑回归基本原理一、线性回归与逻辑回归我们之前介绍过线性回归，我们知道线性回归用于数值预测，例如房屋价格预测、信用卡额度预测等。线性回归最重要的一点就是它的预测值，即因变量一... 查看详情

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机器学习100天：011回归模型评估指标

机器学习100天，今天讲的是：线性回归评估指标！一、哪个模型更好？我们之前已经对房价预测的问题构建了线性模型，并对测试集进行了预测。如图所示，横坐标是地区人口，纵坐标是房价，红色的点是实际样本分布。使用不... 查看详情

机器学习100天：010多项式回归python实战(代码片段)

机器学习100天：011回归模型评估指标

使用逻辑回归预测用户是否会购买suv

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机器学习100天（十八）：018逻辑回归python实战(代码片段)

机器学习100天，今天讲的是：逻辑回归Python实战。我们打开spyder。首先，导入标准库和数据集。#导入标准库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd#导入数据集dataset=pd.read_csv(\'data.csv\')X=dataset.iloc[:, 查看详情

机器学习100天（十八）：018逻辑回归python实战(代码片段)

机器学习100天（十六）：016逻辑回归损失函数

机器学习100天，今天讲的是：逻辑回归损失函数。一、如何找到最佳分类直线讲完了逻辑回归基本原理之后，我们再来思考一个非常关键的问题：就是如何找到最佳的分类直线呢？如图中所示，如何判断这三条直线哪个更好？线... 查看详情

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机器学习100天（二十三）：023欠拟合与过拟合

机器学习100天，今天讲的是欠拟合与过拟合！《机器学习100天》完整目录：目录一、过拟合与欠拟合机器学习中，我们构建一个模型，通常可能会遇到欠拟合或者过拟合的问题。以这张图为例，面对同样一批数据，我们建立了3... 查看详情