一、准备数据
二、构建模型
三、训练模型
四、进行预测
五、批量随机梯度下降的实现
相关文章
- 10-25【笔记】简单的线性回归的实现以及向量化的实现
- 10-25第六节 实现简单的线性回归
- 10-25sklearn进行简单的线性回归以及求切线
- 10-25简单易懂的线性回归模型训练
- 10-25tensorflow_1.x（六）：tensorflow2的简单线性回归，
- 10-25ML之SLR：简单线性回归；根据多组数据(x,y)模拟得到一次线性方程(斜率和截距)，然后输入新的x来智能预测y值
- 10-25简单的线性回归问题-TensorFlow+MATLAB·
- 10-25[Machine-Learning] 一个线性回归的简单例子
- 10-25通过简单的线性回归理解机器学习的基本原理
- 10-25通过简单的线性回归理解机器学习的基本原理