基于波士顿房价数据集，分别使用LinearRegressio，Lasso，ridge, Elastic net线性回归模型进行房价预测，对比模型优劣。适用于建模竞赛的模型选择与调参。
可在博主的机器学习算法专栏中找到对代码的逐句讲解。
2023-03-19 21:28:16
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该代码使用来自社区大学的数据集，其中包含大量噪音。 由于数据集中的噪声，代码是一个很好的例子，有时线性回归不是很有用，但它是一个基线分类模型。 我确保它不会为我使用的数据集过度拟合或欠拟合数据。 根据正在使用的数据集，需要增加或减少 theta 参数，并且还必须调整参数的多项式性质。 这个程序的想法是它很好地演示了梯度下降，并且在分类方面做得很好。
2023-03-19 17:46:06
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AI,ML,gradient descent,paper,matlab AI,ML,gradient descent,paper,matlab
2023-03-19 16:40:53
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多用户传输波束成形-线性回归-凸面优化教程：在这项工作中，我们使用MATLAB中的凸优化包来实现多用户传输波束成形问题和线性回归。 这是HKUST的ELEC 5470凸优化的作业2
2023-03-13 15:16:07
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概括为量化分析洞庭湖湖区工业产值、总人口数、捕鱼量、降雨量这四个影响因素对湖水中污染物的影响力。将四个因素设为自变量，通过regress函数对其进行多元线性回归分析，得出多元线性回归函数，再将结果与原始数据进行误差分析，并进行优化。
2023-03-07 16:12:17
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非线性回归是回归函数关于未知回归系数具有非线性结构的回归。常用的处理方法有回归函数的线性迭代法、分段回归法、迭代最小二乘法等。非线性回归分析的主要内容与线性回归分析相似。
2023-02-28 10:04:06
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用Java完成多元线性回归相关算法编程。资源是从百度文库上下载的https://wenku.baidu.com/view/070d30eb988fcc22bcd126fff705cc1755275f61.html。
2023-02-24 11:49:42
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原始数据在这里
1.观察数据
首先，用Pandas打开数据，并进行观察。
import numpy
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
data = pd.read_csv('Folds5x2_pp.csv')
data.head()
会看到数据如下所示：
这份数据代表了一个循环发电厂，每个数据有5列，分别是:AT（温度）, V（压力）, AP（湿度）, RH（压强）, PE（输出电力)。我们不用纠结于每项具体的意思。
我们的问题是得到一个线性的关系，对应PE是样本输出，而AT/V/
2023-02-17 12:29:32
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薪水预测-烧瓶部署
这是一个演示项目，用于详细说明如何使用Flask API在生产环境中部署机器学习模型
先决条件
您必须安装Scikit Learn，Pandas（用于机器学习模型）和Flask（用于API）。
项目结构
该项目包括四个主要部分：
model.py-这包含我们的机器学习模型的代码，以预测hiring.csv文件中训练型数据上缺少的员工薪水。
app.py-包含Flask API，这些API通过GUI接收员工详细信息，根据我们的模型计算推定值并返回。
模板-此文件夹包含HTML模板，允许用户输入员工详细信息并显示预测的员工薪水。
运行项目
确保您在项目主目录中。 通过运行以下命令来创建机器学习模型-
python model.py
这会将我们模型的序列化版本创建到文件model.pkl中
使用以下命令运行app.py以启动Flask API
python app.
2023-02-10 19:53:45
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