机器学习 —— 线性回归（实例）

张开发
• 2026/4/18 1:29:16 • 15 分钟阅读

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机器学习 —— 线性回归（实例）
线性回归示例 代码篇机器学习 - 建模1.获取数据 (pandas、numpy)2.数据预处理 训练集特征、标签测试集特征、标签3.特征工程 量纲问题、归一化/标准化4.模型训练 正规方程模型、梯度下降 回归模型5.模型预测 预测值、权重、偏置6.模型评估 MAE、MSE、RMSE本篇 参考之前机器学习-浅析https://blog.csdn.net/i_k_o_x_s/article/details/159696090?spm1001.2014.3001.5501机器学习 —— 线性回归1https://blog.csdn.net/i_k_o_x_s/article/details/159929680?spm1001.2014.3001.5502机器学习 —— 线性回归2https://blog.csdn.net/i_k_o_x_s/article/details/159995884?spm1001.2014.3001.5502机器学习 —— 高数回顾导数、矩阵、偏导、向量、张量、范数https://blog.csdn.net/i_k_o_x_s/article/details/159999903?spm1001.2014.3001.5502对以上四篇文章的一份实例化代码 python 库 API的使用。1.本篇梯度下降 Sklearn 用 SGD / Mini-batchfrom sklearn.linear_model import SGDRegressor model SGDRegressor() model.fit(X, y)后续2. PyTorch 默认就是 Mini-batch最常用optimizer torch.optim.SGD(model.parameters(), lr0.01)3.TensorFlow/Keras 默认就是 Mini-batchmodel.compile(optimizersgd, lossmse) model.fit(X, y, batch_size32)完整的代码资源包已上传

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