【源码】基于Python的线性回归与多项式回归模型训练系统

项目简介

本项目是一个机器学习系统，可实现线性回归和多项式回归模型的训练。运用梯度下降法和共轭梯度法两种优化算法求解参数，提升模型的拟合精度与预测准确性。

项目的主要特性和功能

1. 数据生成：生成用于模型训练和验证的训练数据与测试数据。
2. 模型训练：利用梯度下降法和共轭梯度法进行优化，求解线性回归和多项式回归模型的参数。
3. 模型评估：计算训练集和测试集的代价，评估模型性能。
4. 可视化展示：绘制原始数据点、拟合曲线及训练结果，方便用户观察和理解模型性能。

安装使用步骤

1. 解压源码文件，保证文件完整。
2. 安装numpy、matplotlib等依赖库。
3. 运行主函数，生成训练数据和测试数据。
4. 调用相关算法开展模型训练。
5. 查看训练结果和测试结果，评估模型性能。

注意事项

1. 运行代码前，确保所有依赖库已正确安装。
2. 根据实际需求调整代码中的参数，如学习率、迭代次数等。
3. 使用共轭梯度法时，注意矩阵维度和条件数，防止数值不稳定。
4. 进行可视化展示时，确保图形显示设备正常。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】