前几天完成了机器学习的第一个基础实战案例，Boston房价预测，今天来分享一下我在学习过程中的心得体会！ Boston房价预测是机器学习过程中一个关于线性回归的问题，属于监督学习。本文通过对Boston房价进行分析，进行机器学习模型训练。本文所使用的的数据集下载：Boston_housing_predict。 下面给出数据集中各列名称的定义：CRIM: 城镇人均犯罪率ZN: 住宅用地所占比
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2024-09-03 21:39:17
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# 使用Python进行线性回归预测气温
线性回归是一种简单而强大的统计方法，可用于建立变量之间的关系模型。在气象学中，我们可以利用历史气温数据来预测未来的气温。本文将详细介绍如何使用Python实现线性回归，并且给出相应的代码示例。
## 什么是线性回归？
线性回归是一种统计方法，通过线性方程来描述一个或多个自变量（特征）与因变量（目标）之间的关系。其基本形式为：
\[ y = β_0
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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文章目录0 简介1 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测2 长短记忆网络3 LSTM 网络结构和原理3.1 LSTM核心思想3.2 遗忘门3.3 输入门3.4 输出门4 基于LSTM的天气预测4.1 数据集4.2 预测示例5 基于LSTM的股票价格预测5.1 数据集5.2 实现代码6 lstm 预测航空旅客数目数据集预测代码7 最后 0 简介今天学长向大家介绍LSTM基础基于LST
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2024-02-02 07:02:12
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一、项目背景北京PM2.5浓度回归分析训练赛1.数据 数据主要包括2010年1月1日至2014年12月31日间北京pm2.5指数以及相关天气指数数据。 数据分为训练数据和测试数据，分别保存在pm25_train.csv和pm25_test.csv两个文件中。 其中训练数据主要包括35746条记录，13个字段，主要字段说明如下：date：观测数据发生的日期（年-月-日）hour：观测数据发
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2024-05-26 17:45:02
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前言 最近刚刚监督学习线性回归算法，再加上最近青岛天气异常多变，天气预报一直预测的不准确于是想亲自写一个气温预测的功能。 数据获取 本次数据是在天气+获取的。由于一开始没有想用特别多的数据来训练模型所以选择手动复制然后写程序预处理这些数据。但是后来发现模型不太准确于是就手动获取了四五年的数据。。 最 ...
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2021-10-01 18:46:00
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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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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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一、选题背景
人们的一切活动，其目的无不在认识世界和改造世界，时间序列分析不仅可以从数量上揭示某一现象的发展变化规律或从动态
的角度刻划某一现象之间与其他现象之间的内在数量关系及其变化规律性，达到认识客观世界之目的。而且运用时序模型还可以
预测和控制现象的未来行为，修正或重新设计系统以达到利用和改造客观世界之目的。近几年来，时间序列分析引起了国内外学
者及科研和管理人员的极大兴趣，特别是随着
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2023-12-19 15:37:05
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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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线性代数基本知识编程演示准备数据波士顿房价预测数据集下载建立模型多元线性回归模型 Y = x 1 x w 1 + x 2 x w 2 + … + x 12 x w 12 + b训练模型进行预测%matplotlib notebook
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import
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2024-06-30 13:03:58
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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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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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import csv
filename = 'sitka_weather_07-2018_simple.csv'
with open(filename) as f:
reader = csv.reader(f)
header_row = next(reader)
print(header_row)['STATION', 'NAME', 'DATE', 'PRCP', 'TA
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2024-09-06 14:15:56
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# 使用 PyTorch 实现气温回归预测
气温回归预测是一个典型的时间序列预测问题，在这一过程中，我们将使用 PyTorch 深度学习框架来实现一个简单的线性回归模型。本文将介绍整个工作流程，并在每一个步骤中提供相应的代码和注释，帮助您逐步实现气温预测模型。
## 整体流程
在开始编写代码之前，首先我们需要了解整个任务的步骤。下表展示了实现气温回归预测的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
线性回归 线性回归，对于初学者而言（比方说我）比较难理解，其实换个叫法可能就能立马知道线性回归是做什么的了：线性拟合。所谓拟合如下图所示：线性拟合，顾名思义拟合出来的预测函数是一条直线，数学表达如下：h(x)=a0+a1x1+a2x2+..+anxn+J(θ)h(x)=a0+a1x1+a2x2+..+anxn+J(θ)其中 h(x)为预测函数， ai(i=1,2,..
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2024-08-01 08:32:59
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本文只涉及入门级的完成，所以对于数据的处理和模型较为粗略，并不涉及详细优化，所以kaggle的提交测试了一下应该是处于中间水平，后续优化请按照个人参考修改。数据集的读取与导入import numpy as np
import pandas as pd
train = pd.read_csv("路径/train.csv")
test = pd.read_csv("路径/test.csv")探索性可
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2023-11-30 09:22:59
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数据集数据集如图：（面积，卧室数，价格），来自机器学习吴恩达的课后作业 预测价格数据集下载：链接: https://pan.baidu.com/s/1MzUq1jPVlic5kkTGsXY87Q?pwd=hdkk 提取码: hdkk –来自百度网盘超级会员v4的分享代码思路1、模型思想当样本有多个属性描述时，我们采用多元线性回归模型，使得模型预测值，与真实标记之间的差距尽可能小。代码中如图：即，给
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2024-08-23 11:45:28
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文章目录线性回归：预测函数：损失函数：优化算法：最小二乘法：梯度下降法：总结：机器学习：回归问题：分类问题： 线性回归：预测函数：我们以上图为例: 在一维空间中，线性回归是通过学习一条直线（下图），使得这条直线尽可能的拟合所有的已知点y, 并且希望新的样本点也尽可能的落在直线上（泛化能力）。 其中： y是实际值（已知点），hθ(x)是预测值。损失函数：假如我们现在已经有了一条直线，那怎么评价这个
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2024-03-20 10:53:30
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理论推导 机器学习所针对的问题有两种：一种是回归，一种是分类。回归是解决连续数据的预测问题，而分类是解决离散数据的预测问题。线性回归是一个典型的回归问题。其实我们在中学时期就接触过，叫最小二乘法。 线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测输出结果。 先从简单的模型看起： 首先，我们只考虑单组变量的情况，有： 使得  
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2024-02-05 11:06:11
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