《Python星球日记》 第44天: 线性回归与逻辑回归
名人说：路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》
创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊）
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目录
- 一、引言：回归方法的重要性
- 二、线性回归原理与损失函数
- 1. 线性回归的数学模型
- 2. 损失函数：衡量预测误差
- 3. 梯度下降优化
- 三、逻辑回归的 Sigmoid 函数与分类思想
- 1. 从回归到分类
- 2. Sigmoid函数：概率转换的桥梁
- 3. 交叉熵损失函数
- 四、使用 Scikit-learn 实现回归模型
- 1. 线性回归的Scikit-learn实现
- 2. 逻辑回归的Scikit-learn实现
- 3. 模型评估指标
- 五、代码练习：实践应用
- 1. 案例一：使用线性回归预测房价
- 2. 案例二：使用逻辑回归预测考试通过情况
- 六、总结与拓展
- 下一步学习方向：
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