資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：線性回歸線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法核心思想文檔概述簡單線性回歸一元線性回歸找到一條直線，此直線到每個點的距離之和最小最小二乘法初中所學(xué)距離價格散點圖多元線性回歸權(quán)重值
線性回歸
線性回歸(Linear Regression) 是利用數(shù)理統(tǒng)計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法核心思想 sklearn 文檔概述 簡單線性回歸 （一元線性回歸）
找到一條直線，此直線到每個點的距離之和最小 ==> 最小二乘法（初中所學(xué)）
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
### 距離km
x = [3.4, 1.8, 4.6, 2.3, 3.1, 5.5, 0.7, 3.0, 2.6, 4.3, 2.1, 1.1, 6.1, 4.8, 3.8]
### 價格
y = [26.2, 17.8, 31.3, 23.1, 27.5, 36.0, 14.1, 22.3, 19.6, 31.3, 24.0, 17.3, 43.2, 36.4, 26.1]
x_in = np.array(x).reshape(-1,1)
y_in = np.array(y).reshape(-1,1)
lreg = LinearRegression()
result = lreg.fit(x_in, y_in)
b1 = result.coef_[0][0]
b0 = result.intercept_[0]
print(b1)
print(b0)
y_prd = lreg.predict(x_in)
# 散點圖
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x_in,y_prd,"m")
plt.xlabel("km")
plt.ylabel("rmb")
plt.title("price")
plt.show()
多元線性回歸
import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression x = [[100,4],[50,3],[100,4],[100,2],[50,2],[80,2],[75,3],[65,4],[90,3],[90,2]] y = [9.3,4.8,8.9,6.5,4.2,6.2,7.4,6.0,7.6,6.1] x = np.array(x) y = np.array(y) lreg = LinearRegression() result = lreg.fit(x, y) # 權(quán)重值 b1 = result.coef_[0][0] # 偏置值 b0 = result.intercept_[0] print(b1) print(b0)
文章版權(quán)歸作者所有，未經(jīng)允許請勿轉(zhuǎn)載,若此文章存在違規(guī)行為，您可以聯(lián)系管理員刪除。
轉(zhuǎn)載請注明本文地址：http://m.specialneedsforspecialkids.com/yun/45202.html
摘要：機器學(xué)習(xí)線性回歸原理介紹機器學(xué)習(xí)線性回歸實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)線性回歸實現(xiàn)通常我們學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)都是從線性回歸模型開始的。這就是種使身高回歸于中心的作用。均方誤差作為線性回歸模型的代價函數(shù)。為了方便，這里以單變量線性回歸為例。 【機器學(xué)習(xí)】線性回歸原理介紹 【機器學(xué)習(xí)】線性回歸python實現(xiàn) 【機器學(xué)習(xí)】線性回歸sklearn實現(xiàn) 通常我們學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)都是從線性回歸模型開始的。線性回歸模型形...
摘要：機器學(xué)習(xí)多項式回歸原理介紹機器學(xué)習(xí)多項式回歸實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)多項式回歸實現(xiàn)在上一節(jié)中我們介紹了線性回歸的原理，然后分別用和實現(xiàn)了不同變量個數(shù)的線性回歸的幾個例子。可以看出多項式回歸模型的效果綠線要明顯好于線性回歸模型黃線。 【機器學(xué)習(xí)】多項式回歸原理介紹 【機器學(xué)習(xí)】多項式回歸python實現(xiàn) 【機器學(xué)習(xí)】多項式回歸sklearn實現(xiàn) 在上一節(jié)中我們介紹了線性回歸的原理，...
摘要：機器學(xué)習(xí)線性回歸原理介紹機器學(xué)習(xí)線性回歸實現(xiàn)機器學(xué)習(xí)線性回歸實現(xiàn)這里使用實現(xiàn)線性回歸，沒有使用等機器學(xué)習(xí)框架，目的是幫助理解算法的原理。單變量和雙變量的使用的自己模擬的一個簡單的房價數(shù)據(jù)集，多變量的使用的房價數(shù)據(jù)集。 【機器學(xué)習(xí)】線性回歸原理介紹 【機器學(xué)習(xí)】線性回歸python實現(xiàn) 【機器學(xué)習(xí)】線性回歸sklearn實現(xiàn) 這里使用python實現(xiàn)線性回歸，沒有使用sklearn等...
閱讀 1795·2023-04-26 01:44
閱讀 1219·2021-11-12 10:34
閱讀 1604·2021-09-09 09:33
閱讀 1738·2019-08-30 15:44
閱讀 2899·2019-08-30 13:49
閱讀 2196·2019-08-29 15:26
閱讀 951·2019-08-26 13:30
閱讀 1417·2019-08-23 18:15
