数据科学迷你项目 决策树回归，随机森林和多元线性回归的精度比较 风险资本家雇用您来预测一家初创公司的利润。 因此，您必须处理一个数据集，该数据集包含50个创业公司的详细信息，并根据某些功能预测新创业公司的利润。 根据您的决定和预测，是否应该投资特定的创业公司。 数据集包含以下字段：研究与发展趋势-研发管理支出总额-行政管理支出支出总额-营销市场支出总额-创业公司运营的州利润-获利启动 在应用机器学习算法之前，您必须执行以下任务：1）处理缺失值2）准备数据进行训练和测试3）应用决策树算法训练模型4）应用随机森林回归算法训练模型5）比较线性回归的精度。

多元线性回归模型 回归模型的矩阵表达式： Y=X+U

基于jupyter notebook的python编程—–运用sklearn库，导入文件数据模拟多元线性回归分析的目录一、运行jupyter notebook，搭建python环境1、打开Windows终端命令行，输入==jupyter notebook==，打开我们的jupyter工具，如下所示：2、在jupyter的web网页中创建python文件，如下所示：3、现在就可以在jupyter的代码行里面输入我们的代码啦！二、以下列的xlsx表格文件为例，编写我们的最小二乘法的python代码的分解步骤1、导入我们需要的基本库2、导入我们数据文件==多元线性回归.xlsx==3、为我们的x,y

（研究生 数理统计）多元线性回归及显着性检验Matlab程序（完美版）

最小二乘法的矩阵表示

上一篇文章讲述了梯度下降法的数学思想，趁热打铁，这篇博客笔者将使用梯度下降法完成多元线性回归，话不多说，直接开始。 我们假设我们的目标函数是长这样的： import numpy as np import pandas as pd # 读入数据 data = pd.read_csv('D:/Advertising.csv') # 学习率alpha lr = 0.00001 # 参数 theta0 = 0 theta1 = 0 theta2 = 0 theta3 = 0 # 最大迭代次数 epochs = 1000 #假设目标函数 def h_predict(theta0, theta1, t

终于找到一篇全面而又简洁的讲多元线性回归模型检验方法的文章，涵盖了 主要的统计检验——F检验、t检验、DW检验

自行推导公式多元线性回归的编程一、导入文本店铺面积和营业额的关系图车站距离和营业额的关系图二、计算下图三、计算R² 一、导入文本 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math df = pd.read_excel("D:\\面积-距离-车站.xlsx") x1 = df["店铺面积"] x2 = df["车站距离"] y = df["月营业额"] 店铺面积和营业额的关系图 plt.scatter(x1,y)#散点图绘制原始数据x,y #plt.plot(x1,y,col

GradDescent：多元线性回归的梯度下降算法的MATLAB实现

在 Jupyter Notebook 上用 Python 实现多元线性回归，包括源代码和数据，以供大家学习参考使用.