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资深程序员带你用python预测房价,理解了线性回归原理,很简单
1、逻辑回归算法 逻辑回归（Logistic Regression），与它的名字恰恰相反，它是一个分类器而非回归方法，在一些文献里它也被称为logit回归、最大熵分类器（MaxEnt）、对数线性分类器等。
2、LR基础：构筑理解的基石首先，我们回顾伯努利分布和逻辑函数，它们是构建LR模型的基石。伯努利分布描述了事件发生的概率，而逻辑函数则将连续的数值映射到0-1之间，为二分类问题提供决策边界。接着，我们会探讨回归分析和线性回归模型，这些概念为理解LR的线性预测打下基础。
3、线性回归在统计学中，线性回归通过拟合因变量和自变量之间的最佳线性关系来预测目标变量。最佳拟合通过尽量缩小预测的线性表达式和实际观察结果间的距离总和来实现。没有其他位置比该形状生成的错误更少，从这个角度来看，该形状的拟合是「最佳」。线性回归的两个主要类型是简单线性回归和多元线性回归。
4、Bokeh是Python中交互性最强的库之一，可用于为Web浏览器构建描述性的图形表示形式。它可以轻松处理庞大的数据集并构建通用图，从而有助于执行广泛的EDA。Bokeh提供定义最完善的功能，以构建交互式绘图，仪表板和数据应用程序。
5、【进阶入行篇の一】《利用Python进行数据分析》这本书籍是数据分析入门必读书籍的，书里详细介绍了利用Python进行操作、处理、清洗和整理数据等方面的基本要点和具体细节。还有大量的实践案例，用Python3个库numpy（数组）、pandas（数据分析）、matplotlib（绘图）应对一般的数据分析完全够用。
6、Python的应用 系统编程 提供API（Application Programming interface应用程序编程接口），能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。图形处理 有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。数学处理 NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。
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