线性回归是机器学习中最基础的算法，它研究的是样本目标和特征变量之间是否存在线性关系。
现在我们有506条有关波士顿房子的综合数据，包括房子的价格、房子所在区的犯罪率、黑人比例、高速公路条数等。每条数据就是一个样本，房价就是目标变量，其他数据可看作特征变量。
其中Y代表目标(因变量)，X为特征(自变量)，W为需要计算的参数。数学符号便利性：将Y=W*X+b中的b去掉，X中增加一个值为1的特征变量
的最小
Python3机器学习实践：线性回归【实例：波士顿房价预测】
最新推荐文章于 2024-10-28 11:30:46 发布
AnFany 于 2018-12-29 09:35:07 发布
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