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第07章：数据挖掘与建模数据挖掘与建模
1.回归分析
文件操作基础分类与预测介绍单变量线性回归多变量线性回归逻辑回归信息熵与条件熵决策树
序列化常用的分类以及预测方法：回归分析：线形回归、非线性回归、Logistic回归、岭回归、主成分回归、最小二乘回归等。决策树：以树状结构的方式从顶到下一次遍历内部节点，并进行属性对比，最终得到的最下层节点（叶子节点）为学习划分的类别。人工神经网络：一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。贝叶斯网络：基于概率推理的图形化网络1.2单变量线性回归
序列化单变量线形回归：分析并构建一个数据属性与结果之间的拟合函数。案例讨论：1.2单变量线性回归单变量线性拟合函数
序列化问题分析1.2单变量线性回归
序列化解决方法1.2单变量线性回归
序列化代码实现步骤1.2单变量线性回归
序列化代码实现步骤代码参见：kspace\python\DataCoAn\7dataMining\code\1sortAndpredict\2_2-least_square_fit_matrix_single_variant.py1.2单变量线性回归
Thanks!放飞自由梦想，成就卓越人生Python快速入门
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