入门十大Python机器学习算法(附代码)
1、线性回归 线性回归通常用于根据连续变量估计实际数值(房价、呼叫次数、总销售额等)。我们通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系。这条最佳直线叫做回归线,并且用 Y= a *X + b 这条线性等式来表示。 理解线性回归的最好办法是回顾一下童年。假设在不问对方体重的情况下,让一个五年级的孩子按体重从轻到重的顺序对班上的同学排序,你觉得这个孩子会怎么做?他(她)很可能会目测人们的身高和体型,综合这些可见的参数来排列他们。这是现实生活中使用线性回归的例子。实际上,这个孩子发现了身高和体型与体重有一定的关系,这个关系看起来很像上面的等式。 在这个等式中: Y:因变量 a:斜率 x:自变量 b :截距 系数 a 和 b 可以通过最小二乘法获得。 参见下例。我们找出最佳拟合直线y=0.2811x+13.9。已知人的身高,我们可以通过这条等式求出体重。 线性回归的两种主要类型是一元线性回归和多元线性回归。一元线性回归的特点是只有一个自变量。多元线性回归的特点正如其名,存在多个自变量。找最佳拟合直线的时候,你可以拟合到多项或者曲线回归。这些就被叫做多项或曲线回归。 Python 代码 2、逻辑回...