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回归（Regression） ：假定因变量与自变量之间有某种关系，并把这种关系用适当的数学模型表达出来，利用该模型根据给定的自变量来预测因变量 线性回归 ：因变量和自变量之间是线性关系 非线性回归 ：因变量和自变量之间是非线性关系 变量间的关系 ：往往分为 函数关系
波士顿房价数据集统计了波士顿地区506套房屋的特征以及它们的成交价格，这些特征包括周边犯罪率、房间数量、房屋是否靠河、交通便利性、空气质量、房产税率、社区师生比例（即教育水平）、周边低收入人口比例等 。我们的任务是根据上述数据集建立模型，能够预测房
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。前面 5 篇文章介绍了机器学习相关的部分基础知识，在本章，笔者将讲解基于 TensorFlow 实现一个简单的线性回归模型，以便增强读者对机器学习的体感。 目录 1.环境准备 1.1 安装 Python3 1.2 安装 PyCharm 1.3 安装 TensorFlow 1.4 安装 pandas
本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法 （ 点击文末“阅读原文”获取完整 代码数据 ）。 本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外，本
安装过程使用指南线性回归模型 使用例子 本来预想 是安装 到 conda 版本的 11.7的 但是电脑没有gpu 所以 安装过程稍有变动，下面简单讲下 由于想安装11.7版本 py 是3.9 所以虚拟环境名称也是 paddle_env117 检查环境即可 本文档为您介绍 conda 安装方式
在 PyTorch 中，计算图（Computational Graph）是一种用于表示神经网络运算的数据结构。每个节点代表一个操作，例如加法、乘法或激活函数，而边则代表这些操作之间的数据流动。 计算图的主要优点是可以自动进行微分计算。当你在计算图上调用 .backward() 方法时，PyTorch 会自动
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线性回归是人工智能领域中最常用的统计学方法之一。在许多不同的应用领域中，线性回归都是非常有用的，例如金融、医疗、社交网络、推荐系统等等。 在机器学习中，线性回归是最基本的模型之一，也是许多其他模型的基础。在深度学习中，线性回归模型可以用作神经网
码字总结不易，老铁们来个三连： 点赞、关注、评论 作者：[左手の明天] 原创不易，转载请联系作者并注明出处 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 由于客观事物内部规律的复杂及人们认识程度的限制，无法分
在之前的文章中，我们已经学习了一元线性回归模型，其中最关键的参数是w和b。机器学习的目的就是去得到合适w和b后能准确预测未知数据。但现实世界是复杂的，一个事情的发生绝大多数时候不会是一个原因导致。 因此多元线性回归模型区别与一元线
