機(jī)器學(xué)習(xí)課次7-線性回歸綜合練習(xí)_第1頁
機(jī)器學(xué)習(xí)課次7-線性回歸綜合練習(xí)_第2頁
機(jī)器學(xué)習(xí)課次7-線性回歸綜合練習(xí)_第3頁
機(jī)器學(xué)習(xí)課次7-線性回歸綜合練習(xí)_第4頁
機(jī)器學(xué)習(xí)課次7-線性回歸綜合練習(xí)_第5頁
已閱讀5頁，還剩4頁未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

彭輝94031097（QQ）機(jī)器學(xué)習(xí)MachineLearning線性回歸04任務(wù)目標(biāo)能力目標(biāo)根據(jù)線性回歸模型預(yù)測(cè)糖尿病發(fā)病情況利用sklearn數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型構(gòu)建與測(cè)試使用sklearn數(shù)據(jù)集的基本方法任務(wù)目標(biāo)素質(zhì)目標(biāo)團(tuán)隊(duì)協(xié)作學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)實(shí)踐創(chuàng)新

Advertising數(shù)據(jù)集是關(guān)于廣告收益與廣告在不同的媒體上投放的相關(guān)數(shù)據(jù)，分別是在TV，Radio，Newspaper三種媒體上投放花費(fèi)與，投放所產(chǎn)生的收益的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)共有200條，數(shù)據(jù)的格式如：線性回歸綜合練習(xí)分析各個(gè)特征和目標(biāo)的相關(guān)性線性回歸綜合練習(xí)線性回歸綜合練習(xí)case_linear_practice_1.py拓展練習(xí)-1利用sklearn數(shù)據(jù)集，利用：梯度下降方法、最小二乘法（公式法）嶺回歸、套索回歸實(shí)現(xiàn)廣告投入及收入的預(yù)測(cè)。并比較其預(yù)測(cè)結(jié)果和參數(shù)。任務(wù)小結(jié)多元線性回歸實(shí)現(xiàn)（sklearn）多元線性回歸參數(shù)梯度下降求解方法多元線性回歸方程求解方法謝謝大家Thankeveryone

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間，僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請(qǐng)與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論