scikit-learn的線性迴歸模型利用pandas處理資料

阿新 • • 發佈：2019-02-02

seaborn的pairplot函式繪製X的每一維度和對應Y的散點圖。通過設定size和aspect引數來調節顯示的大小和比例。可以從圖中看出，TV特徵和銷量是有比較強的線性關係的，而Radio和Sales線性關係弱一些，Newspaper和Sales線性關係更弱。通過加入一個引數kind='reg'，seaborn可以新增一條最佳擬合直線和95%的置信帶。

scikit-learn的線性迴歸模型利用pandas處理資料

scikit-learn 線性迴歸模型的score函式，返回值是決定係數R^2

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html#sklearn.linear_model.LinearRegression http://scikit-le

scikit-learn 線性迴歸擬合正弦函式，預測房價

隨書程式碼，閱讀筆記。線性迴歸擬合正弦函式 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np n_dots = 200 X = np.linspace(-2 * np.pi

scikit-learn : 線性迴歸，多元迴歸，多項式迴歸

匹薩的直徑與價格的資料 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt def runplt(): plt.figure() plt.title(u'diameter-cost

scikit-learn : 線性迴歸

# 線性迴歸背景從線性迴歸(Linear regression)開始學習迴歸分析，線性迴歸是最早的也是最基本的模型——把資料擬合成一條直線。 — # 資料集使用scikit-learn裡的資料集boston,boston資料集很適合用來演示線性

利用sklearn 中的線性迴歸模型訓練資料使用到的庫有numpy pandas matplotlib

** 利用sklearn 中的線性迴歸模型訓練資料使用到的庫有numpy pandas matplotlib ** import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt filename='ENB2012_data.xl

利用線性迴歸模型進行kaggle房價預測

最近剛學線性迴歸的一些基礎知識，就想利用kaggle中的一個入門級比賽 House Prices: Advanced Regression Techniques進行一下鞏固，發現建模之前的資料清洗與特徵選擇非常重要。 1. 資料清洗 1.1 匯入資料將tra

【Scikit-learn】【模型預處理-2-資料整理】資料標準化調整：把資料調整為標準正態分佈

1.標準正態分佈概念詳細的概念可以www.baidu.com，或者看以前寫的文章。標準正態分佈又稱為u分佈，是以0為均數、以1為標準差的正態分佈，記為N（0，1）。如下圖，綠色綠色就代表了標準正態分佈：2.資料標準化調整2.1簡介許多機器學習演算法在具有不同範圍特徵的資料中呈

單變數的線性迴歸模型演算法

【寫在前面的話】大概一年前看過Andrew老師的機器學習課程，受益良多。今年在用機器學習分類的時候，發現很多機器學習基礎知識都已經忘得一乾二淨，對自己很是無語。因此，作者打算重新溫習一篇Andrew老師的機器學習課程，並用部落格來記錄每一節課程的知識要點，加油吧！機器學習模型：

機器學習筆記（一）線性迴歸模型

一、線性迴歸模型（一）引入—梯度下降演算法 1. 線性假設： 2. 方差代價函式： 3. 梯度下降： 4. : learning rate （用來控制我們在梯度下降時邁出多大的步子，值較大，梯度下降就很迅速）值過大易造成無法收斂到minimum（每一步邁更大）

skiti-learn線性迴歸演算法庫

線性迴歸的目的是要得到輸出向量Y和輸入特徵X之間的線性關係，求出線性迴歸係數θ,也就是 Y=Xθ。其中Y的維度為mx1，X的維度為mxn，而θ的維度為nx1 LinearRegression 最常見的普通線性迴歸，損失函式如下： J(θ)=1/2 (Xθ−Y)T (Xθ−Y)

Tensorflow程式設計構造一個簡單的線性迴歸模型

模型本次使用的是線性迴歸模型 y=Wx+b 其中 W 為權重， b 為偏置。 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import tensorflow as tf import matpl

莫煩python教程學習筆記——線性迴歸模型的屬性

# View more python learning tutorial on my Youtube and Youku channel!!! # Youtube video tutorial: https://www.youtube.com/channel/UCdyjiB5H8Pu7aDTNVXTT

tensorflow訓練線性迴歸模型

完整程式碼 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #樣本資料 x_train = np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis] noise = np.random.n