构建一元线性回归模型，先画个图看看两者有没有一元线性关系：importpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsdata=pd.read_excel(r‘/Users/fangluping/Desktop/房源销售影响因素/望潮府.xlsx‘，usecols=[‘price‘,‘area‘])sns.regplot(‘price‘,‘area‘,data
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2020-04-18 22:58:59
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参考：https://blog.csdn.net/weixin_39445556/article/details/83930186 https://blog.csdn.net/weixin_39445556/article/details/81416133 对应线性回归的概率解释（当然线性回归还有代 ...
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2020-04-17 09:20:58
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2-1模型描述 我们要使用一个数据集，数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里，我要根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出我的数据集。比方说，如果你朋友的房子是1250平方尺大小，你要告诉他们这房子能卖多少钱。 你可以做的一件事就是构建一个模型，也许是条直线，从这个数据模型上来看，也许你可以告诉你的 ...
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2020-04-12 18:43:03
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下面的范例使用TensorFlow的高阶API实现线性回归模型。 TensorFlow的高阶API主要为tf.keras.models提供的模型的类接口。 使用Keras接口有以下3种方式构建模型：使用Sequential按层顺序构建模型，使用函数式API构建任意结构模型，继承Model基类构建自定 ...
第一步:构造数据 import numpy as np import os x_values = [i for i in range(11)] x_train = np.array(x_values, dtype=np.float32).reshape(-1, 1) y_values = [i * ...
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2020-04-07 00:23:28
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以房价预测为例，使用numpy实现深度学习网络--线性回归代码。
数据链接：https://pan.baidu.com/s/1pY5gc3g8p-IK3AutjSUUMA
提取码：l3oo
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2020-04-06 23:54:31
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学习目标 sklearn中的Pipeline 偏差与方差 模型正则化之L1正则、L2正则 一、sklearn中的Pipeline 研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法，称为多项式回归（Polynomial Regression）。多项式回归是线性回归模型的一种，其回归函数关于回归系 ...
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2020-04-05 13:35:04
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Python用几行程序，就可以做出线性回归分析。 线性回归方程，利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系。方程其实是中学数学课程内容。用此方法根据已知数据推测未来数据，一般不易让人接受。要知道未来有很多变化因素。但近期新冠病毒，用此方法预测未来可能的得病人数，却也不得不 ...
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2020-04-05 09:30:59
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Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性。 当预测偏差小于 δ 时，它采用平方误差,当预测偏差大于 δ 时，采用的线性误差。 相比于最小二乘的线性回归，HuberLoss降低了对离群点的惩罚 ...
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2020-04-05 09:22:37
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逻辑回归 逻辑回归,虽然有回归二字,但其实是个分类算法,主要用于二分类. 逻辑回归是吧线性回归得到的值,进行一个转换,来解决分类问题 sigmoid函数 输入范围-∞到+∞, 输出的值在[0,1] 公式是这样的 e为常数,如果z趋近于+∞,e的负z次就越接近于0,g(z)=1.如果z趋近于-∞,e的 ...
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2020-04-05 00:51:38
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