【源码】基于Python的线性回归与逻辑回归实现

项目简介

本项目通过理论推导和实际编码实践，助力用户深入理解线性回归和逻辑回归的基本概念与原理。项目实现了一元线性回归、多元线性回归以及逻辑回归，并给出详细的Python代码示例，帮助用户掌握这两种常见机器学习算法。

项目的主要特性和功能

线性回归部分

• 详细阐述一元线性回归和多元线性回归基本原理。
• 给出多元线性方程解析解推导。
• 实现梯度下降法在多元线性回归中的应用。
• 提供Python代码，具备模型训练、预测和可视化功能。

逻辑回归部分

• 解释逻辑回归基本原理，说明不选MSE作为分类问题损失函数的原因。
• 详细讲解极大似然估计原理。
• 提供Python代码，具备模型训练、预测和可视化功能。

安装使用步骤

安装依赖库

使用pip安装项目所需的依赖库，如numpy和matplotlib等。在命令行中输入pip install numpy matplotlib进行安装。

运行代码

找到主程序文件（例如linear_regression.py），在命令行中运行该文件即可开始训练模型并进行可视化展示。

注意：运行代码前，请确保Python环境已配置好，且安装了所需依赖库。由于此项目是理论知识的梳理和实践，未提供复杂的数据预处理和特征工程部分，实际应用中需根据具体情况进行相应处理。

下载地址

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