机器学习算法Python实现——线性回归，逻辑回归，BP神经网络 机器学习算法Python实现 一、线性回归 1、代价函数 2、梯度下降算法 3、均值归一化 4、最终运行结果 5、使用scikit-learn库中的线性模型实现 二、逻辑回归 1、代价函数 2、梯度 3、正则化 4、S型函数（即） 5、映射为多项式 6、使用的优化方法 7、运行结果 8、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll 1、随机显示100个数字 2、OneVsAll 3、手写数字识别 4、预测 5、运行结果 6、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 三、BP神经网络 1、神经网络model 2、代价函数 3、正则化 4、反向传播BP 5、BP可以求梯度的原因 6、梯度检查 7、权重的随机初始化 8、预测 9、输出结果 四、SVM支持向量机 1、代价函数 2、Large Margin 3、SVM Kernel（核函数） 4、使用中的模型代码 5、运行结果 五、K-Means聚类算法 1、聚类过程 2、目标函数 3、聚类中心的选择 4、聚类个数K的选择

基于线性回归的PM2.5预测系统python源码，包含了所有的数据以及代码。可供学习及设计参考。 # import library # import csv import numpy as np from numpy.linalg import inv import random import math import sys # read data # data = [] # 每一个维度存储一种污染物的数据,一共有18种污染物 for i in range(18): data.append([]) # []表示这十八个输入中，每一个输入都是一个列表 n_row = 0 # 初始从第0行开始 # 打开数据文件,文件big5编码为繁体字 text = open('D:/PythonCodes/CNN/train.csv', 'r', encoding='big5') # 读取名称为text的Excel文件，返回文件行的累加信息,类型为_csv.reader row = csv.reader(text , delimiter=",") # r中保存了当前行的所有信息

多元线性回归的一个实战 abalone数据集合 详情请阅读我的博客《基于最小二乘法的一般多元线性回归的实战》

1.提出问题 明确要分析的问题，为后续的机器学习过程提供目标。 2.理解数据（采集并查看数据） 采集数据（根据研究问题采集数据）；导入数据（从不同数据源读取数据）；查看数据信息（描述统计信息、数据缺失值、异常值情况等，可以结合具体图表来直观查看数据）。 3.数据清洗（数据预处理） 数据预处理是数据分析过程中关键的一环，数据质量决定了机器学习分析的上限，而具体采用的算法和模型只是逼近这个上限。（包括缺失数据处理、异常值处理、数据类型转换、列名重命名、数据排序、选择子集、特征工程等步骤） 4.构建模型 根据研究的问题以及数据的特点选择合适的算法，将训练数据放入所选择的机器学习算法中构建相应的模型，有时需要对多种算法模型进行比较，甚至进行模型整合。 5.模型评估 利用测试数据对得到的模型效果进行评估，具体评估指标依据研究的问题及采用的模型进行选择，常用到的指标需根据模型的类型而定，如分类模型常用准确率、ROC-AUC等，而回归模型可以用决定系数等。

数据表+源码+报告 大三数据挖掘实验

适用于初学者，内含python线性回归不调库的实现方法（含注释）

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

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）。

python线性回归实用教程带注释.rar

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