摘要:线性回归线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法核心思想文档概述简单线性回归一元线性回归找到一条直线,此直线到每个点的距离之和最小最小二乘法初中所学距离价格散点图多元线性回归权重值
线性回归
线性回归(Linear Regression) 是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法核心思想 sklearn 文档概述 简单线性回归 (一元线性回归)
找到一条直线,此直线到每个点的距离之和最小 ==> 最小二乘法(初中所学)
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression ### 距离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] ### 价格 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) # 散点图 plt.scatter(x, y) plt.plot(x_in,y_prd,"m") plt.xlabel("km") plt.ylabel("rmb") plt.title("price") plt.show()多元线性回归
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) # 权重值 b1 = result.coef_[0][0] # 偏置值 b0 = result.intercept_[0] print(b1) print(b0)
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为,您可以联系管理员删除。
转载请注明本文地址:https://www.ucloud.cn/yun/45202.html
摘要:机器学习线性回归原理介绍机器学习线性回归实现机器学习线性回归实现通常我们学习机器学习都是从线性回归模型开始的。这就是种使身高回归于中心的作用。均方误差作为线性回归模型的代价函数。为了方便,这里以单变量线性回归为例。 【机器学习】线性回归原理介绍 【机器学习】线性回归python实现 【机器学习】线性回归sklearn实现 通常我们学习机器学习都是从线性回归模型开始的。线性回归模型形...
摘要:机器学习多项式回归原理介绍机器学习多项式回归实现机器学习多项式回归实现在上一节中我们介绍了线性回归的原理,然后分别用和实现了不同变量个数的线性回归的几个例子。可以看出多项式回归模型的效果绿线要明显好于线性回归模型黄线。 【机器学习】多项式回归原理介绍 【机器学习】多项式回归python实现 【机器学习】多项式回归sklearn实现 在上一节中我们介绍了线性回归的原理,...
摘要:机器学习线性回归原理介绍机器学习线性回归实现机器学习线性回归实现这里使用实现线性回归,没有使用等机器学习框架,目的是帮助理解算法的原理。单变量和双变量的使用的自己模拟的一个简单的房价数据集,多变量的使用的房价数据集。 【机器学习】线性回归原理介绍 【机器学习】线性回归python实现 【机器学习】线性回归sklearn实现 这里使用python实现线性回归,没有使用sklearn等...
阅读 1768·2023-04-26 01:44
阅读 1210·2021-11-12 10:34
阅读 1578·2021-09-09 09:33
阅读 1729·2019-08-30 15:44
阅读 2892·2019-08-30 13:49
阅读 2189·2019-08-29 15:26
阅读 942·2019-08-26 13:30
阅读 1409·2019-08-23 18:15