岭回归和LASSO回归是两种常用的线性回归模型，用于在存在共线性的情况下提高模型的稳定性。
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逻辑斯蒂回归，用Python语言写的，比较简单，在小数据集上准确率为100%，资源中包含完整代码及测试数据
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利用python3对Logistic算法进行实验
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此资源提供了使用 Python 进行回归分析的指南。
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解释线性回归概念，然后展示Java实现一元线性回归和多元线性回归的过程。
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本代码演示了如何使用Python实现逻辑回归算法，并包含数据预处理、模型训练、预测和评估等步骤。 import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection impo
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回归任务里的基本功，糖尿病数据集就是个挺合适的练手材料。用它来做线性回归，不管是用 sklearn 也好，PyTorch 也行，都是不错的切入点。数据量不大，跑起来快，调参也方便，适合拿来熟悉整个回归流程。 糖尿病数据集的结构比较清爽，特征数量不多，但信息密度还不错。你可以一边跑模型，一边观察每个特
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