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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本研究针对2018年华为软件精英挑战赛中虚拟机放置问题，提出了一种基于岭回归预测和贪心算法的解决方案。该方案首先利用岭回归模型对虚拟机的资源需求进行预测，然后根据预测结果，采用贪心算法将虚拟机放置到合适的物理服务器上。最终，该方案在初赛阶段取得了85分的成绩，排名第23位，并在复赛阶段获得第14名。
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利用python3对Logistic算法进行实验
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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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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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