机器学习中线性回归的python实现代码及详细解释（基于jupyter）

资源特点：基于北京交通大学《机器学习》课程作业，一共有4个案例 1.1 一元线性回归 1.2 1.2 多元线性回归/对数线性回归 1.3 对数几率回归 1.4 线性判别分析 每个案例配有详细的代码和解释，都能测试通过。 机器学习线性回归实验内容 一、实验内容 1.1 一元线性回归 使用Kaggle房价预测数据集： 1.打乱数据顺序，取前70%的数据作为训练集，后30%的数据作为测试集 2.分别以LotArea, BsmtUnfSF, GarageArea三种特征作为模型的输入，SalePrice作为模型的输出 3.在训练集上，使用最小二乘法求解模型参数（需自己实现，不允许第三方库完成） 4.计算三个模型在测试集上的MAE和RMSE这两种指标的大小（需自己实现，不允许第三方库完成） 5.分别绘制模型的在训练集和测试集上的曲线 6.选做：尝试去除训练集中的异常值或离群值后再次训练模型，绘制模型的预测曲线，观察模型在测试集上预测能力的变化 1.2 多元线