多元线性回归问题求解使用的数据集是经典的boston房价数据。一共506个数据，后面56个数据我将其划了出来作为测试集。比较的简单，主要是学习步骤与算法。该数据集每一个样本包括12个特征变量和该地区的平均房价。 1 import tensorflow as tf 2 import matplotli ...
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2020-05-04 15:34:02
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一、描述出其本身的含义： 1、特征选择 特征选择对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： (1)减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 (2)增强对 ...
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2020-05-01 13:01:36
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到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致它们效果很差。 一：过度拟合问题 （一）线性回归中的过拟合问题 继续使用线性回归来预测房价的例子，我 ...
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2020-05-01 12:51:33
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随着房价的不断上涨，房租价格也是小有攀升，而在城市中生活的年轻人，本就承受着巨大的经济压力，在这种情况下整租房显然是不合适的。年轻人喜欢社交，合租是一种不错的生活方式，想要招到兴趣相投的合租伙伴，需要在招租信息上多下功夫，下面为大家介绍房租求合租信息怎么写。 其实房屋合租广告一点都不难写，告示中只要 ...
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2020-04-23 19:11:26
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 （1）思维导图 （2）回归算法 （3）梯度下降 （4）损失函数 2.思考线性回归算法可以用来做什么？ 可以处理回归问题：例如房价预测，温度预测等 也可以处理分类问题：例如天气预测等 3.自主编写线性回归算法 ，数据可以自己 ...
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2020-04-22 16:38:32
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性。 (1)监督学习的分类：回归算法与分类算法 回归算法的简介： 回归算法与分类算法的区别： （2）回归算法的具体应用：房价预测、销售额预测、 （3）回归算法的定义: (4)预测值与真实值存在一定误差： （5）误差计算方法与优 ...
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2020-04-21 18:48:39
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 (1)回归与分类的区别 （2）线性回归的应用 ①房价预测②贷款额度预测③销售额预测④面积与房价的关系 （3）矩阵的乘积运算 （4）线性回归关系模型 （5）损失函数 可以计算误差的大小，值越小，说明误差也小 2.思考线性回归 ...
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2020-04-21 12:38:20
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 · 我们先了解回归算法： · 课上老师举了线性回归的应用：①房价预测；②销售额预测；③贷款额度预测； 我们可以发现做线性回归，需要的数据都应该为连续型，最终要预测的因素成为目标值，把影响的因素成为特征；如果影响的因素只有一 ...
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2020-04-20 23:21:56
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7-1 过拟合问题 我们仍然以房价为例下面是 分类问题中也存在类似的问题 如何解决过拟合的问题？ 绘制出假设模型图像再选择合适的多项式阶次，但是绘制假设模型曲线可以作为多项式阶次的一种方法，但这种并不是总是有用的， 在我们解决学习问题的过程中，我们遇到的许多的变量，并且这不仅仅是选择多项式阶次的问题 ...
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2020-04-17 21:49:20
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2-1模型描述 我们要使用一个数据集，数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里，我要根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出我的数据集。比方说，如果你朋友的房子是1250平方尺大小，你要告诉他们这房子能卖多少钱。 你可以做的一件事就是构建一个模型，也许是条直线，从这个数据模型上来看，也许你可以告诉你的 ...
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2020-04-12 18:43:03
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