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多项式回归涉及数据集和源码的下载。

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简介：
机器学习（5）-多项式回归：提供包含数据集和源代码的资源，这些数据集和源码是在该博客文章中使用的。

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  • 多项式回归（机器学习第5部分）：数据集和源码下载
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    本教程为机器学习系列课程第五部分，专注于讲解多项式回归的概念与应用，并提供相关数据集及源代码供读者实践学习。 机器学习（5）-多项式回归：数据集与源码下载。本博客所用到的源码和数据集可以进行下载。
     
  • 机器学习（4）：多元线性回归的数据集和源码下载
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    本篇文章介绍了如何获取用于多元线性回归研究的数据集及Python代码资源，便于读者实践与深入理解相关算法。 机器学习（4）-多元线性回归：数据集与源码下载。博客当中用到的源码与数据集可以在此处获取。
     
  • 逻辑回归（6）- 数据集与源码下载
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    本篇文章提供了关于逻辑回归的数据集和相关代码资源的下载链接，并简要介绍了如何使用这些材料进行学习和实践。 机器学习（6）-逻辑回归：数据集与源码下载。博客中用到的源码与数据集可以进行下载。
     
  • 简单的线性回归（机器学习系列3）：数据集和源码下载
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    本教程为机器学习系列第三部分，介绍简单线性回归的基础知识，并提供数据集及完整Python源代码供读者实践与参考。 机器学习（3）-简单线性回归：数据集与源码。博客中使用的源码和数据集可以下载。
     
  • 多项式回归实例代码
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    本项目提供多项式回归模型的具体实现代码，通过实际数据训练和预测展示如何使用Python进行非线性关系建模。 本案例使用房价预测的数据，在Python环境中进行了线性回归、二次回归和三次回归分析，并分别计算了三者的模型拟合得分，以探究针对此数据集的模型拟合效果。同时，该研究还从侧面分析了欠拟合与过拟合的现象。
     
  • 简单线性回归（机器学习第3部分）：数据集和源码下载
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    本教程为机器学习系列第三部分，聚焦于简单线性回归技术。文中提供数据集与完整源代码下载链接，帮助读者实践理解线性回归模型的构建过程。 机器学习（3）-简单线性回归：数据集与源码下载。博客当中用到的源码与数据集可以进行下载。
     
  • 使用sklearn进行多元线性回归和多项式回归的实现.docx
    优质
    本文档详细介绍了如何利用Python中的sklearn库执行多元线性回归与多项式回归分析，适合数据科学初学者及进阶者参考学习。 个人学习笔记：使用sklearn实现多元线性回归及多项式回归。内容简单易懂，并详细介绍了如何实现多项式回归。
     
  • Matlab中的多项式逻辑回归代码及应用
    优质
    本文章介绍了在MATLAB环境下实现多项式逻辑回归的方法，并探讨了其具体的应用场景和案例。通过详细的代码示例，帮助读者快速掌握模型构建、训练与评估技巧。 关于多项式逻辑回归的实现代码在MATLAB中的编写方法包括了一系列的操作步骤。这里可以提供一个简化的描述来帮助理解如何使用MATLAB进行此类模型的具体编码工作。需要注意的是，具体的细节与数据集以及问题需求紧密相关，因此实际应用时可能需要根据具体情况调整和优化代码结构。
     
  • 逻辑回归代码和数据集.rar
    优质
    该资源包含用于执行逻辑回归分析的完整代码及配套的数据集。适合初学者学习和实践逻辑回归模型的应用与实现。 本段落详细介绍了BGD（批量梯度下降）、SGD（随机梯度下降）、Mini-Batch GD方法以及Newton法在逻辑回归中的实现代码、训练过程及可视化代码。
     
  • CINA 数据集 - 包含Libsvm和逻辑回归格式的CINA数据集
    优质
    CINA数据集提供以Libsvm和逻辑回归格式存储的数据文件，适用于进行分类任务的研究与应用开发。 来自libsvm的数据集CINA dataset经过整理和格式转化后可用于逻辑回归。该数据集中共有3000多行，包含3206条数据，每个样本有133个特征，并且标签为+1或-1，适用于进行逻辑回归分析。