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INTRO:

  • 常用术语
  • linearRegression
    • 线性回归
      • TAG:监督学习,回归算法,线性算法
      • 优化算法:1)最小二乘法;2)梯度下降法
      • 文件夹中包含了以下文件:LinearRegression.py;LinearRegression_least_square_method.py;LinearRegression_scikit-learn.py;data.txt;data2.txt
      • LinearRegression.py:实现了一个简单的线性回归类,优化算法使用梯度下降法,模型训练完后,可以查看模型参数、模型训练中的损失值、一元特征样本的样本与模型比照图;还有用于预测的predict类方法。
      • LinearRegression_least_square_method.py:使用最小二乘法实现一遍线性回归,这里时使用函数型式,并没有创建类。
      • LinearRegression_scikit-learn.py:使用sklearnz库中现有的模型模拟了一边其中线性回归类的使用方法。
      • data.txt、data2.txt:自己随意创建的样本集,data样本中只有一个特征、data2样本中又两个特征。
  • logisticRegression
    • 逻辑回归
    • TAG:监督学习,分类算法,线性算法
    • 优化算法:梯度下降法

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