《机器学习项目案例开发》课件 2.1使用多元线性回归预测广告收入-数据分析_第1页
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人工智能技术与应用2.使用多元线性回归预测广告投入的收入课程概况—基本情况PART01多元线性模型项目概述归一化和反归一化多元线性模型模型的准确率损失函数项目概述项目背景：

公司统计了近期公司在微信、微博、电视和其他广告媒体上的投入，现在需要预测在广告媒体上投入多少资金，公司能获得多大的收益。在项目一种我们使用微型的投入预测公司的预期收入，但是公司在微博和其他媒体中也投入资金，现在需要预测在所有这个媒体上投入资金的收益就需要使用多元线性回归模型。数据集：

特征：wechat、weibo、others标签：sales多元线性模型

归一化归一化和反归一化：归一化：在机器学习中，为何要经常对数据做归一化，归一化后加快了梯度下降求最优解的速度，归一化有可能提高精度。我们在这里使用线性归一化。反归一化：反归一化函数用于数据的复原，保存y_min,y_max,y_gap，计算训练集最大，最小值以及他们的差，用于后面反归一化过程，同时保留一份原始的数据。多元线性方程

梯度下降

梯度下降

梯度下降

准确率准确率：Acc：先计算预测值y_pred和实际值y的差值，并使用np.abs()求绝对值，然后使用np.mean()求全部距离的平均值，这是值是y_pred和实际值y的”

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