Python 基于梯度下降算法的回归模型优化 毕设

[教学目标与要求]
教学目标:本论文主要研究如何利用梯度下降算法实现回归模型优化过程。主要目的是帮助学生深入了
解梯度下降算法和回归预测的基本概念。研究内容主要包括:公用机器学习数据集的获取及数据的预处
理、梯度下降算法的基本原理和设计流程、常用的回归模型、模型性能的评估等。通过本次毕业设计，
使学生熟练掌握常用的数据预处理算法、梯度下降算法的实现、回归模型的设计及优化，培养学生独立
分析、解决实际问题的能力。
教学要求:
要求学生熟练掌握常用的数据预处理算法;熟练运用梯度下降算法对数据进行回归预测;熟练掌握一种
编程语言完成算法设计与实现;能够按照预定目标实现基于梯度下降算法的回归模型建立与分析。
[主要内容]
1.获取公用机器学习数据集， 学习数据的预处理算法;
2.基于matlab或python等编程环境实现梯度下降算法;
3.利用梯度下降算法对数据输出进行预测并对模型的性能进行评价;
4.探讨不同的回归模型的设计与优化方法。
[预期成果及表现形式]
1.完成算法设计，并将伪代码以文档形式输出。
2.熟练掌握matlab或python编程语言，实现梯度下降算法。
3.完成毕业设计论文。