3.5 模型评估与超参数调优
3.5.1 网格搜索 网格搜索（Grid Search）是一种系统化的超参数调优方法，通过遍历预定义的超参数组合，找到使模型性能最优的参数配置。通过自动化调参避免手动试错，提高效率。 网格搜索通常嵌...
第 4 章 线性回归
4.1 线性回归简介 4.1.1 什么是线性回归 2）多元线性回归 4.1.2 线性回归应用场景 GDP预测：用历史数据（如投资、消费、出口）建立回归模型，预测GDP增长趋势。 广告效果评估：量化不同渠道广告...
4.2 线性回归求解
4.2.1 损失函数 模型的预测值与真实值之间存在误差。 损失函数用于衡量模型预测值与真实值之间的误差，并通过最小化损失函数来优化模型参数。当损失函数最小时，得到的自变量系数就是最优解。
4.2.2 一元线性回归解析解
# 自变量，每周学习时长 X = [[5], [8], [10], [12], [15], [3], [7], [9], [14], [6]] # 因变量，数学考试成绩 y = [55, 65, 70, 75, 85, 50...
4.2.3 正规方程法
正规方程法介绍 正规方程法（Normal Equation）是一种用于求解线性回归的解析解的方法。它基于最小二乘法，通过求解矩阵方程来直接获得参数值。 将损失函数转换为矩阵形式： 2.API使用 # fit_in...
4.3 案例：广告投放效果预测
4.3.1 数据集说明 Advertising数据集：https://www.kaggle.com/datasets/tawfikelmetwally/advertising-dataset。 ID：序号 TV：电视广告投放金额，单位千元 Radio：广播广告投放金额，单位千元...
