机器学习 回归篇（1）——多元线性回归
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
文件下载
评论信息
其他资源
- uniapp小程序答题（详情看本人文章标题为：uniapp答题考试框架总结）
- unity 接入高德地图 包括源码和生成好的APK和Eclipse源码
- ASME Y14.5-2018 Dimensioning and Tolerancing.pdf
- 三菱运动控制器OS机床语言SV43编程手册
- Opencv Kmeans聚类进行图像颜色聚类分割（绝对有用）
- 径向基函数散乱点重建三维隐式曲面
- 会员管理系统
- 酒店管理系统_jsp.zip
- STM32单片机之间串口通信注释版
- 肝脏高精度模型
- CAD标准字体，TSSD_Rein.SHX
- 雅奇-小辣椒最新说明书
- jdk-9.0.4_Wind-x64.zip
- Downloads.rar
- 系统集成项目管理工程师考试大纲.pdf
- 海南大学《TCP IP网络编程》考试试卷.pdf
- Swifty屏幕适配解决方案.zip
- The_Pontryagin_maximum_principle_for_infinite-hori.pdf
- php程序设计基础教程
- devcon工具
- vsftp安装包以及配置说明
- Java实现黑客帝国代码雨（待机屏保）
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明