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Feb2021-Task1-线性回归 基于学习小时数的学生预测分数的线性回归模型
一个简单的线性回归模型它输入一组x值在其上进行训练然后对新的x值集进行预测.然后计算平均平方误差MSE来评估模型的性能.
百分比预测 一个简单的机器学习模型,使用线性回归来根据学习时间来预测学生的百分比。
MATLAB 用于建立线性回归模型，利用历史数据预测股票未来价格。
SupervisedLearning-sklearn-:根据学习的小时数预测学生百分比。 使用python的sklearn库
基于VB的_灰色模型预测_和_线性回归预测
GRIP-Task1-使用监督的机器学习预测 根据编号预测学生获得的百分比。 他们学习了几个小时。 该项目的目的是开发一种简单有效的算法,根据学生投入的学习时间来预测学生所获得的分数。 该代码可以有效
任务1 声明-根据编号预测学生的百分比学习时间。 这是一个简单的线性回归任务,因为它仅涉及2个变量。 如果学生每天学习9.25个小时,则预计分数是多少?
SalaryPrediction:这是使用线性回归的薪资预测模型
基于tensorflow实现线性回归的模型训练预测 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf
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