# coding=utf-8
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import linearregression, sgdregressor, ridge
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import standardscaler
# 正規方程**房價
def myliner():
"""這是乙個問題
:return:
"""print("-"*100)
# 獲取資料
lb = load_boston()
# 資料分割
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(lb.data, lb.target, test_size=0.25)
# 資料標準化處理 -> 目標值與特徵值一起標準化
# print(y_train, y_test)
std_x = standardscaler()
x_train = std_x.fit_transform(x_train)
x_test = std_x.transform(x_test)
std_y = standardscaler()
y_train = std_y.fit_transform(y_train.reshape(-1, 1))
y_test = std_y.transform(y_test.reshape(-1, 1))
# print("-"*100)
# print(y_train, y_test)
# 開始學習
lr = linearregression()
lr.fit(x_train, y_train)
print(lr.coef_)
# **結果
y_predict = lr.predict(x_test)
print("**結果: ", y_predict)
# 梯度下降**
sgd = sgdregressor()
sgd.fit(x_train, y_train)
print(sgd.coef_)
y_predict2 = sgd.predict(x_test)
print("**結果2:", y_predict2)
print("-"*100)
# 嶺回歸
rd = ridge(alpha=1.0)
rd.fit(x_train, y_train)
print(rd.coef_)
print(rd.predict(x_test))
return none
# 最小二乘法?
if __name__ == "__main__":
"""線性回歸:目標值是連續的
"""myliner()
機器學習 線性回歸
可以說基本上是機器學習中最簡單的模型了，但是實際上其地位很重要 計算簡單 效果不錯，在很多其他演算法中也可以看到用lr作為一部分 先來看乙個小例子，給乙個 線性回歸是什麼 的概念。圖來自 2 假設有乙個房屋銷售的資料如下 面積 m 2 銷售價錢 萬元 123 250 150 320 87 160 1...
機器學習（線性回歸）
在機器學習中，回歸 分類和標註共同構成了監督學習技術。監督學習 supervised learning 是機器學習在工業界應用最廣的乙個領域分支。在學術界中也是研究最多的領域之一。大家都知道的資料探勘十大經典演算法中，監督學習技術佔據6席。方法 自變數 特徵 因變數 結果 關係 回歸演算法是試圖採用...
機器學習 線性回歸
line fitter linearregression 建立模型 line fitter.fit temperature,sales 傳入引數 sales predict line fitter.predict temperature 模型 直線 直線上會有loss 計算loss時 要使用平方距離...