1、项目介绍数据获取与存储：使用requests库编写爬虫脚本，定时从惠农网等网站抓取农产品价格数据，包括产品名称、日期和价格等关键信息，并将数据存储到数据库中。 数据分析与预测：系统利用pandas库对数据库中的数据进行处理，计算每个日期的均价，并使用LinearRegression模型进行训练和预测。对于特定产品（yuce1函数），系统根据用户输入的产品名称查询相关数据并进行预测；对于所
在机器学习中的大部分任务通常都是与预测有关的，当我们想预测一个数值时，就会涉及到回归问题。常见的例子有：预测价格（房屋、股票等）、预测住院时间（针对住院病人）、预测需求（零售销量）等。一、线性回归的基本元素 线性回归linear regression是回归的各种标准工具中最简单而且最流行的。线性回归基于几个简单的假设：首先，假设自变量 和因变量y之间的关系是线性的，即y可以表示为 这里
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2024-04-01 20:43:10
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又是一年一度“剁手节”有人说感到今年的双十一冷清了许多，很多人都很好奇今年双十一会产生多少交易额？SPSAU这里打算科学预测一下今年的天猫“双十一”的销售额。预测的模型方法有很多种我们选择常用的一元线性回归模型来简单预测,一起来看看吧！一、建立回归模型我们利用一元线性回归模型对双十一销售额预测 ，需要设置一个指标变量作为自变量，这里选择国内生产总值（GDP）来作为自变量。从经济和社会发展规律来说，
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2024-01-11 13:10:12
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前言tensorflow 是Google的开源的深度学习框架，本次分享下利用该框架计算出一个线性回归参数的预测实践，以及训练后如何将模型转化为web端可以使用的模型。 TensorFlow的官方地址：https://www.tensorflow.org/ ； js版本的官方地址: https://js.tensorflow.org/ ； 转化为web端可以使用的工具地址：https://gi
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2024-06-21 10:44:21
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1、线性回归基本思想：线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的经典统计方法，其基本思想是找到一条最佳的直线，使得这条直线能够最好地拟合样本数据，并用这条直线来对新的自变量进行预测。2、 代码实现2.1.metrics.py：定义一些衡量模型的性能的指标 包括分类和回归的指标import numpy as np
from math import sqrt
# 分类准确度
def acc
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2024-04-04 12:51:44
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一、生成数据集1、生成一个包含1000个样本的数据集，每个样本包含从标准正态分布中采样的2个特征。所以生成的样本集合就是一个1000*2的矩阵。使用线性模型参数w=[2,−3.4]⊤、b=4.2和噪声项ϵ生成数据集及其标签。2、可以将ϵ视为捕获特征和标签的潜在观测误差 %matplotlib inline
#matplotlib包用于作图，且设置成嵌入显示
import random
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2024-04-01 09:57:53
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实验内容假设某披萨店的披萨价格和披萨直径之间有下列数据关系：训练样本直径（英寸）价格（美元）1672893101341417.551818根据上面的训练数据，预测12英寸的披萨的可能售价。 1、直径为自变量X，价格为因变量y，画出二者的散点图，并给出结论。 2、根据现有的训练数据求线性回归模型，并画出拟合直线，给出拟合直线方程。 3、预测12英寸披萨的价格。 4、评价模型的准确率，分析模型预测结果
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2024-04-24 13:48:39
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目录 一、线性回归简介 二、梯度下降算法 三、梯度下降代码实现 四、梯度下降算法求解线性回归 五、线性回归代码实现一、线性回归简介 线性回归来自于统计学的一个方法。什么是回归呢？我认为回归就是预测一系列的连续的值，而与之相对的分类就是预测一系列的离散的值。比如预测用户的性别、是否患病、西瓜的大小等等都是用分类算法来进行预测。而员工的月收
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2023-12-10 10:13:32
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对一元线性回归模型，若算得参数，和的估计量，和。设为一指定值，依所得随机变量记为。对置信水平，希望寻求统计量和，使得 这一问题称为预测问题。称为置信水平下的预测区间。 由于~，由此可得置信水平下的预测区间为 注意预测区间的增量因子 最后的根式内部第2项因子恰为调用linregress函数所得返回值的stderr字段的平方。用linregress函数算得一元回归模型参数，及的无偏估计，和，对给定的
Linear Regression（线性回归）回归的核心思想—连续函数下进行预测线性模型的形式：（是权重向量）线性模型中的“线性”其实就是一系列一次特征的线性组合，在二维空间中是一条直线，在三维空间中是一个平面，推广到 n 维空间…应用：股票市场预测、自动驾驶技术、商品推荐系统…比如，预测住房价格： 它的工作方式是这样的 因而，要解决房价预测问题，我们实际上 是要将训练集“喂”给我们的学习算法，进
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2023-11-29 17:16:31
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今天使用pytorch 来实现一元线性回归和多元线性回归，先来学习一下pytorch 如何实现线性回归。一元线性回归代码如下：import torch
import pandas as pd
df = pd.read_csv('archive/train.csv')
x_data = torch.Tensor([df['x']])
y_data = torch.Tensor([df['y']]
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2023-07-24 17:38:31
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多元线性回归之预测房价一、多元线性回归1. 理论基础二、案例分析三、数据预处理1. 错误数据清洗2. 非数值型数据转化四、使用Excel1. 实现2. 分析五、代码方式实现多元线性回归1. 数据预处理2. 建立线性回归模型3. Sklearn库建立多元线性回归模型六、总结七、参考 一、多元线性回归在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的
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2023-12-06 14:29:57
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机器学习入门：线性回归1、实验描述本实验中提供一份关于产品广告费用与对应产品销量的数据文件Advertising.csv文件，利用此文件建立线性模型、训练模型、用模型做预测分析。实验时长：45分钟主要步骤：加载csv文件获得标签和特征数据展示标签和特征的关系图切分数据集创建模型用模型做预测模型评估2、实验环境虚拟机数量：1系统版本：CentOS 7.5scikit-learn版本： 0.19.2p
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2024-03-18 12:39:44
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文章目录1. 一元回归——通过面积预测房价2. 建立多元回归模型——波士顿房价预测数据集使用的第三方库读取并处理数据查看数据查看数据分散情况——绘制箱形图数据集分割建立多元回归模型测试画图表示结果 1. 一元回归——通过面积预测房价数据集：csv格式No,square_feet,price
1,150,6450
2,200,7450
3,250,8450
4,300,9450
5,350,114
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2023-10-14 20:45:11
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前面学习了线性回归的原理，那今天来看kaggle上的一个具体案例（房价预测）。一、提取数据我已经将数据下载到了本地，大家可以按照我之前的这篇文章来进行数据的下载~1、提取数据import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame as df
import seaborn as sns
path = r'C:\User
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2024-05-08 17:56:53
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前言 本文重在以清晰明了的方式展示利用多元线性回归模型实现预测功能的基本流程。其中包含的知识点如下
变量探索数据读入异常值处理类别变量数值分布情况变量关系探索方差分析style 和 neighborhood 与房价 price 是否有关联可以使用方差分析 插播一条样本量和置信水平 α_level 的注意点(置信水平 α 的选择经验)
样本量α-level≤ 10010
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2024-05-09 09:21:56
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一、数据集本次实战用到的是高炉煤气循环发电（CombinedCyclePowerPlant，CCPP）数据集，该数据集来自于UCI主页（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html）。 自变量AT，表示高炉的温度V，表示炉内的压力；AP，表示高炉的相对湿度RH，表示高炉的排气量因变量连续性，PE，表示高炉的发电量二、加载数据集1、读取数据并展示数
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2024-08-05 11:06:32
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线性回归是什么？线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。适用场景？趋势线：价格预测 流行病学：预测疫情发展原理：线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。优缺点：优点
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2024-01-01 11:11:10
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一元线性回归方法本文参考浙大《概率论与数理统计》第四版使用python进行实现一元线性回归分析方法，在文末会介绍一个应用实例，有关详细理论可参见书藉，或者参考百度文库下该章对应课件： 浙大四版概率认与数理统计《一元线性回归》 回归模型对于一元线性回归模型： μ(x)=a+bx(1)
(1)
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2023-09-16 20:37:14
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使用工具：jupyter notebook Python3.8数据集来源：https://www.kesci.com/home/project/5da16a37037db3002d441810/code导入库：import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt单变量线性回归：问题背景
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2024-04-18 16:01:24
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