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博主简介： 努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚🌸 博主主页： @Yaoyao2024 每日一言🌼: 勇敢的人，不是不落泪的人，而是愿意含着泪继续奔跑的人。 ——《朗读者》 本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义
数据预处理的过程。数据存在不同的量纲、数据中存在离群值，需要稳定的转换数据，处理好的数据才能更好的去训练模型，减少误差的出现。 标准化 数据集的标准化对scikit-learn中实现的大多数机器学习算法来说是常见的要求，很多案例都需要标准化。如果个别特征或多或
随机梯度下降（SGD）也称为增量梯度下降，是一种迭代方法，用于优化可微分目标函数。该方法通过在小批量数据上计算损失函数的梯度而迭代地更新权重与偏置项。SGD在高度非凸的损失表面上远远超越了朴素梯度下降法，这种简单的爬山法技术已经主导了现代的非凸优化。
🤵♂️ 个人主页：@Lingxw_w的个人主页 ✍🏻作者简介：计算机科学与技术研究生在读 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+ 目录 一、决策树 二、线性模型 三、随机梯度下降 决策树（decision
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数据集来源UCI Machine Learning Repository: Abalone Data Set 目录 一、数据集探索性分析 二、鲍鱼数据预处理 1.对sex特征进行OneHot编码，便于后续模型纳入哑变量 2.添加取值为1的特征 3. 计算鲍鱼的真实年龄 4.筛选特征 5. 将鲍鱼数据集划分为训练集和测试集 三、实现线性回归和岭回归
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