【文件属性】：
文件名称：用matlab对多元回归方程预测代码-Linear-Regression-Housing-data:线性回归房屋数据
文件大小：239KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-19 09:14:27
系统开源
用matlab对多元还原概率预测代码线性回归模型解释
这是一个包含使用Sklearn、pandas、Numpy
和
Seaborn进行线性回归的解释的存储库。
还执行探索性数据分析（EDA）和可视化。
本说明分为以下部分，我们将详细介绍每个部分：
理解问题陈述、数据集并选择机器学习模型
核心数学概念
使用的库
探索数据集
执行可视化
执行
Test_Train
数据集拆分
训练模型
执行预测
模型指标和评估
1.理解问题Statement和dataset
数据集是房价以及影响它的各种参数。
要预测的目标变量是一组连续值；
因此坚定了我们使用线性回归模型的选择。
2.
核心数学概念
技巧线性回归涉及移动一条线，使其成为一组点的最佳近似值。
绝对技巧和平方技巧是将线移近一点的技巧。
技巧用于我们的理解目的。
i)
绝招具有斜率
w1
和
y
截距
w2
的线将具有方程
。
为了将线移近点
(p,q)，绝对技巧的应用涉及将线的方程更改为学习率，并且是一个小数，其符号取决于该点是高于还是低于线。
ii)
平方把戏这种方法不分割线的上方或下方的点，也考虑了q的值。
变换后的方程：
梯度下降（.f
【文件预览】：
Linear-Regression-Housing-data-main
----housing.csv(12KB)
----LinearRegression.ipynb(322KB)
----README.md(7KB)