人工智能-项目实践-逻辑回归-基于逻辑回归的癌症预测案例——【癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测】 基于逻辑回归的癌症预测案例——【癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测】

人工智能-项目实践-回归分析-MATLAB气象数据回归预测模型

主要为大家详细介绍了使用tensorflow实现线性回归，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

虚拟与离散变量回归模型

两自变量的值输入X1、X2矩阵，因变量的值输入Y1矩阵。循环计算多元线性回归。

本资源适用于小编的文章《机器学习——线性回归介绍及案例实战》中用到的数据表，适合学习Python、机器学习、数据分析等内容的小伙伴学习。

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学习资源 第4章 回归与聚类算法 2 4.1. 线性回归 2 4.1.1. 线性回归的原理 2 4.1.2. 线性回归的损失和优化原理（理解记忆） 5 4.1.3. 线性回归API 9 4.1.4. 波士顿房价预测 10 4.1.5. 拓展-关于优化方法GD、SGD、SAG 14 4.1.6. 总结 15 4.2. 欠拟合与过拟合 15 4.2.1. 什么是过拟合与欠拟合 15 4.2.2. 原因以及解决办法 17 4.3. 线性回归的改进-岭回归 19 4.3.1. 带有L2正则化的线性回归-岭回归 19 4.4. 分类算法-逻辑回归与二分类 21 4.4.1. 逻辑回归的应用场景 21 4.4.2. 逻辑回归的原理 21 4.4.3. 逻辑回归API 23 4.4.4. 案例：癌症分类预测-良／恶性乳腺癌肿瘤预测 23 4.4.5. 分类的评估方法 25 4.5. 模型保存与加载 29 4.5.1. sklearn模型的保存和加载API 29 4.5.2. 线性回归的模型保存加载案例 29 4.6. 无监督学习-K-means算法 30 4.6.1. 什么是无监督学习 30 4.6

本数据适合于新手入门机器学习学习，可以作为机器学习的一元线性回归的实战来学习。 线性回归模型是利用线性拟合的方式探寻数据背后的规律。如下图所示，先通过搭建线性回归模型寻找这些散点（也称样本点）背后的趋势线（也称回归曲线），再利用回归曲线进行一些简单的预测分析或因果关系分析。