05.线性回归知识及预测糖尿病实例1
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2022-08-03
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【Python数据挖掘课程】五.线性回归知识及预测糖尿病
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Eastmount
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最后发布于2016-10-28 03:28:27
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Python+TensorFlow人工智能
该专栏为人工智能入门专栏，采用Python3和TensorFlow实现人工智能相
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今天主要讲述的内容是关于一元线性回归的知识，Python实现，包括以下内容：
1.机器学习常用数据集介绍
2.什么是线性回顾
3.
LinearRegression使用方法
4.线性回归判断糖尿病
前文推荐：
【Python数据挖掘课程】一.安装Python及爬虫入门介绍
【Python数据挖掘课程】二.Kmeans聚类数据分析及Anaconda介绍
【Python数据挖掘课程】三.Kmeans聚类代码实现、作业及优化
【Python数据挖掘课程】四.决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析
希望这篇文章对你有所帮助，
尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学，同时准备
尝试以案例为主的方式进行讲解。如果文章中存在不足或错误的地方，还请海涵~
同时这篇文章是我上课的内容，所以参考了一些知识，强烈推荐大家学习斯坦福的机
器学习Ng教授课程和Scikit-Learn中的内容。由于自己数学不是很好，自己也还在学习
中，所以文章以代码和一元线性回归为主，数学方面的当自己学到一定的程度，才能进行
深入的分享及介绍。抱歉~
一. 数据集介绍
1.diabetes dataset
数据集
数据集参考：
http://scikit-learn.org/stable/datasets/
这是一个糖尿病的数据集，主要包括442行数据，10个属性值，分别是：Age(年
龄)、性别(Sex)、Body mass index(体质指数)、Average Blood Pressure(平均血压)、
S1~S6一年后疾病级数指标。Target为一年后患疾病的定量指标。
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