网站首页建设中页面,一流的常州网站优化,宣传型网站有哪些,wordpress语言切换网站一、前言#xff1a;为什么线性回归是AI必修课#xff1f;
作为机器学习领域的Hello World#xff0c;线性回归算法具有三大核心价值#xff1a; 1️⃣ 理解监督学习的底层逻辑#xff08;特征工程→模型训练→预测输出#xff09; 2️⃣ 掌握梯度下降等优化…一、前言为什么线性回归是AI必修课
作为机器学习领域的Hello World线性回归算法具有三大核心价值 1️⃣ 理解监督学习的底层逻辑特征工程→模型训练→预测输出 2️⃣ 掌握梯度下降等优化算法的实现原理 3️⃣ 构建后续学习逻辑回归、神经网络的基础认知 小贴士欢迎访问我的CSDN主页获取更多AI学习资源 → AI知识库 二、数学原理深度剖析
2.1 线性回归模型表达式 其中 2.2 损失函数推导MSE
使用最小二乘法构建均方误差损失函数 2.3 梯度下降算法
通过链式求导法则更新参数 三、Python代码实战Scikit-learn版
3.1 环境准备
# 基础库安装
!pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
3.2 数据预处理
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 加载数据集
data load_boston()
X data.data
y data.target# 特征标准化
scaler StandardScaler()
X_scaled scaler.fit_transform(X)
3.3 模型训练与评估
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X_scaled, y, test_size0.2)# 创建模型
model LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)# 模型评估
print(f训练集R²得分{model.score(X_train, y_train):.3f})
print(f测试集R²得分{model.score(X_test, y_test):.3f})
四、进阶技巧模型优化方案
优化方法适用场景实现示例正则化(L1/L2)防止过拟合Ridge/Lasso回归多项式回归非线性关系sklearn.PolynomialFeatures交叉验证小样本数据KFold交叉验证
五、结语与资源领取
通过本文的学习我们完成了 ✅ 数学公式的完整推导 ✅ 代码实现的逐行解读 ✅ 模型优化的实用技巧 如果大家有AI相关的问题也欢迎围观小机的AI学习。 此外如果有AI相关的问题也欢迎进AI交流群一起交流。 小机的愿景是成为 AI 提示词与AI大模型的布道者带领 更多 小白入门 AI让更多的人在已经到来的 AI 时代不掉队不被 AI 淘汰。
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