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机器学习 - 简单线性回归：数据集及源代码可供下载。

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简介：
机器学习（3）-简单线性回归：提供数据集以及相应的源代码下载链接。博客文章中所使用的源代码和数据集均可从中获取。

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  • 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。
     
  • 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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  • 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。
     
  • 单变量线性回归数据集（CSV文件）- 机器学习
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    该数据集为一个CSV格式文件，专为初学者进行单变量线性回归分析而设计，包含一系列用于训练和测试模型的数据点。 机器学习-单变量线性回归的数据集(csv文件)
     
  • 线性回归的机器学习代码
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  • 线性回归代码实践——机器学习练习
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    本简介提供了一个关于如何在实践中应用线性回归算法的指导教程，旨在帮助初学者理解和掌握机器学习的基本概念与技术。通过一系列实际编码示例，读者可以逐步构建自己的预测模型，并理解其背后的数学原理。这不仅适合编程新手入门，也为希望提升数据科学技能的学习者提供了宝贵的实践机会。 关于机器学习逻辑回归的代码与资源分享。
     
  • 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。
     
  • 线性回归的机器学习理论及代码实现
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    本课程深入浅出地讲解了线性回归的基本原理及其在机器学习中的应用，并通过实际编程案例帮助学员掌握其代码实现方法。 理解线性回归的数学推导过程，并能够用原生代码实现包括岭回归、LASSO及Elastic Net在内的各种线性回归模型。同时掌握使用skLearn库来构建这些模型的方法，以及如何利用线性回归技术进行实际数据的分析工作。
     
  • 【机器学习】线性回归实验数据分析
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    本课程通过实践操作教授线性回归模型及其在实验数据中的应用分析，旨在帮助学生掌握基础的数据处理和预测技能。 线性回归是一种统计分析方法，在数理统计的回归分析领域被广泛应用。它用于确定两个或更多变量之间的定量关系，并且这些变量之间存在相互依赖的关系。其数学表达式为y = wx + e，其中e代表误差项，假设服从均值为0的正态分布。 在回归分析中，如果只涉及一个自变量和一个因变量，并且它们之间的关系可以用一条直线来近似表示，则称为一元线性回归分析；反之，如果有两个或更多个自变量与因变量之间存在线性关系时，则属于多元线性回归分析。
     
  • 线性回归的机器学习.zip
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    本资料包深入浅出地介绍了机器学习中的基础算法——线性回归，包括其数学原理、应用实例以及如何使用Python进行实现。非常适合初学者入门学习。 使用UCI的“household_power_consumption_1000.txt”数据集实现线性回归算法和基础最小二乘法实例。