机器学习线性回归实验项目，内含完整实验指导书、MATLAB版、Python版完整代码。 内含： ex1-linear regression-py.zip mlclass-ex1-jin.zip 编程练习_LinearRegression_1.docx

主要介绍了Python 线性回归分析以及评价指标详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

采用C++语言对线性回归的简单实现，数据集分别存储在ex2x和ex2y中。

自变量为年份，同时选中Time选项

在本章中，我们将着重于找到一种最简单的关系：线性关系。毫无疑问，这个过程被称为线性回归，它有很多应用。例如，我们可以将拉伸弹簧的力和弹簧拉伸的距离联系起来（胡克定律，如图3.1a所示），或者解释随着时间的推移，半导体行业可以将多少晶体管封装到电路中（摩尔定律，如表3.1b所示）。

线性回归预测 - 基于《统计学基本实践》（第6版）第5章 概念：  解释变量与响应变量  回归线  最小二乘回归线  回归的事实  残留物  有影响力的观察  关于相关性和回归的注意事项  相关性并不意味着因果关系 目标：  量化解释变量（x）和响应变量（y）。  使用回归线预测x值的y值。  计算并解释残差。  描述有关相关性和回归的注意事项。

机器学习 回归篇（1）——多元线性回归摘要线性回归简介python实现运行结果及可视化 摘要 本文介绍了最基础的回归问题——多元线性回归，并通过python进行实现及可视化展示运行结果。 线性回归简介 线性回归问题的重点在于如何求解回归函数的截距和系数。 1、构建代价函数（也叫损失函数）：平均平方误差。 2、通过最小二乘法或其他优化算法进行求解，因为线性回归的代价函数为凸函数，所以一般的经典优化算法用于求解都是适用的，如梯度下降法、单纯形法等等。 python实现 CyrusLinearRegression类的有如下方法和属性： 1、fit()：用于拟合模型。 2、predict()：用于模型

使用tensorflow编写的logistic回归算法，进行房价预测。使用了matplotlib绘制分类曲线，一个实例程序，方便机器学习入门。

随着全球变暖，我们是时候进行预测全球温度，对未来进行预防。本实验运用了MLP与线性回归两种算法去预测未来全球温度，运用MSE和RMSE比较两种算法的准确性，并用matplotlib画出图像，对于数据集，我们对外网的全球温度数据进行了整理，对于缺失值，进行了删除（为了保证数据准确性，若不追求，也可以进行动态填充）。

PPT是我整理的对最小二乘法的学习好理解，内容包括： 1.什么是最小二乘法 & 如何求解 2.最小二乘法是否一定有解 & 几何意义 3.最小二乘法如何保证全局最优 4.加权最小二乘法(WLS) 5.最小二乘法使用条件 & 应用场景 6.最小二乘法优缺点 & 优化算法 7.引申讨论