2019年8月5日
多元线性回归算法的python底层代码编写实现
摘要： 1、对于多元线性回归算法，它对于数据集具有较好的可解释性，我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重，进而对其中隐含的参数进行扩展和收集，提高整体训练数据的准确性。 2、多元回归算法的数学原理及其底层程序编写如下： 根据以上的数学原理可以从底层封装编写整体的多元线性回归算法如下 阅读全文
posted @ 2019-08-05 14:29 The-Chosen-One 阅读(1620) 评论(0) 推荐(0) 编辑
多元线性回归算法python实现（非常经典）
摘要： 对于多元线性回归算法，它对于数据集具有较好的可解释性，我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重，进而对其中隐含的参数进行扩展和收集，提高整体训练数据的准确性。整体实现代码如下所示:#1-1导入相应的基础数据集模块import numpy as npimport matplot 阅读全文
posted @ 2019-08-05 14:18 The-Chosen-One 阅读(21517) 评论(0) 推荐(1) 编辑
k-近邻算法python代码实现（非常全）
摘要： 1、k近邻算法是学习机器学习算法最为经典和简单的算法，它是机器学习算法入门最好的算法之一，可以非常好并且快速地理解机器学习的算法的框架与应用。它是一种经典简单的分类算法，当然也可以用来解决回归问题。2、kNN机器学习算法具有以下的特点：(1)思想极度简单(2)应用的数学知识非常少(3)解决相关问题的 阅读全文
posted @ 2019-08-05 14:12 The-Chosen-One 阅读(5271) 评论(0) 推荐(0) 编辑
机器学习多元线性回归的数学原理推导
摘要： 多元线性回归算法和正规方程解 ——燕江依/2019.08.05 1、对于多元线性回归算法，它对于数据集具有较好的可解释性，我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重，进而对其中隐含的参数进行扩展和收集，提高整体训练数据的准确性。 2、对于KNN算法和多元线性回归算法对比可以知道 阅读全文
posted @ 2019-08-05 13:54 The-Chosen-One 阅读(1795) 评论(0) 推荐(0) 编辑