# 线性回归算法-基础

**Repository Path**: kylewang_ai/fourth_week_basic_work

## Basic Information

- **Project Name**: 线性回归算法-基础
- **Description**: 1. 对连续型特征，可以用哪个函数可视化其分布？（给出你最常用的一个即可），并根据代码运行结果给出示例。
2. 对两个连续型特征，可以用哪个函数得到这两个特征之间的相关性？根据代码运行结果，给出示例。
3. 如果发现特征之间有较强的相关性，在选择线性回归模型时应该采取什么措施。
4. 当采用带正则的模型以及采用随机梯度下降优化算法时，需要对输入（连续型）特征进行去量纲预处理。课程代码给出了用标准化（StandardScaler）的结果，请改成最小最大缩放（MinMaxScaler）去量纲 （，并重新训练最小二乘线性回归、岭回归、和Lasso模型。 
5. 代码中给出了岭回归（RidgeCV）和Lasso（LassoCV）超参数（alpha_）调优的过程，请结合两个最佳模型以及最小二乘线性回归模型的结果，给出什么场合应该用岭回归，什么场合用Lasso，什么场合用最小二乘。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2019-05-13
- **Last Updated**: 2024-06-22

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 第四周基础作业

#### 介绍
{**以下是码云平台说明，您可以替换此简介**
码云是 OSCHINA 推出的基于 Git 的代码托管平台（同时支持 SVN）。专为开发者提供稳定、高效、安全的云端软件开发协作平台
无论是个人、团队、或是企业，都能够用码云实现代码托管、项目管理、协作开发。企业项目请看 [https://gitee.com/enterprises](https://gitee.com/enterprises)}

#### 软件架构
软件架构说明


#### 安装教程

1. xxxx
2. xxxx
3. xxxx

#### 使用说明

1. xxxx
2. xxxx
3. xxxx

#### 参与贡献

1. Fork 本仓库
2. 新建 Feat_xxx 分支
3. 提交代码
4. 新建 Pull Request


#### 码云特技

1. 使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言，例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md
2. 码云官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com)
3. 你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解码云上的优秀开源项目
4. [GVP](https://gitee.com/gvp) 全称是码云最有价值开源项目，是码云综合评定出的优秀开源项目
5. 码云官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help)
6. 码云封面人物是一档用来展示码云会员风采的栏目 [https://gitee.com/gitee-stars/](https://gitee.com/gitee-stars/)