从头开始实现线性回归
线性回归是一种常见的机器学习算法，用于建立一个线性模型来预测连续型的输出变量。它通过拟合数据集中的线性关系来预测未知数据的输出值。
线性回归可以分为简单线性回归和多元线性回归。简单线性回归是指只有一个自变量和一个因变量的情况，而多元线性回归是指有多个自变量和一个因变量的情况。
优势：
- 简单易懂：线性回归是一种简单直观的算法，易于理解和实现。
- 可解释性强：线性回归模型的系数可以解释自变量对因变量的影响程度。
- 速度快：线性回归的计算速度相对较快，适用于大规模数据集。
- 可扩展性：线性回归可以通过引入多项式特征、交互项等进行扩展，适用于更复杂的问题。
应用场景：
- 预测销售额：线性回归可以用于根据历史销售数据预测未来的销售额。
- 房价预测：线性回归可以根据房屋的各种特征（如面积、地理位置等）来预测房价。
- 股票价格预测：线性回归可以根据历史股票价格和相关指标来预测未来的股票价格。
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我在试着理解梯度下降算法。 有人能解释一下为什么我使用下面的代码得到高的MSE值吗?或者如果我错过了一些概念，你能澄清一下吗？ import numpy as np 'y': np.arange(0,100)})y = my_data.iloc[:,1].values
def gradientDescent(X, y
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谢谢
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Python中的渐变体面
、、、
我刚刚完成了我的第一个机器学习算法，即线性回归。我想通过优化模型来减少rmse。我发现梯度体面做同样的工作。但我不知道怎么用蟒蛇来做。
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数据集中有一个属性，我希望根据它的值创建不同的线性回归模型(因此我使用回归树)
我想知道当每小时都有新的实例(大约100个实例)加载到数据集中时，我如何更新模型。我不喜欢每次都从头开始创建模型。
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我想用java编写逻辑回归(分类问题)算法-
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我可以编写线性回归的代码它的假设是
这是相对容易的，但不能从逻辑回归开始。
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