在开始实现线性回归模型之前,我们需要准备好相关的工具和库。我们将使用Python作为编程语言,而PyTorch将作为主要的深度学习库。 2.1 Python环境配置 首先,我们需要安装Python。如果你的计算机上还没有安装Python,可以从Python的官方网站下载:https://www.python.org/downloads/ 安装完成后,可以通过在命令行中运行以下命令...
使用整批训练数据获得梯度 进行参数更新二、Python实现 在对线性回归的数学原理进行大致了解之后,我们开始进行算法的编写。我们首先构造数据集,然后根据梯度下降法的思路,我们需要在每个批次中对参数进行更新,这就需要我们在训练之初对参数进行初始化,然后根据损失函数获得损失函数的参数求导结果——即梯度,基于梯...
通过以上步骤,你就可以使用Python运行一个线性回归模型了。请确保你的数据集路径、列名等与你的实际数据相匹配。此外,根据数据的不同,你可能需要进行额外的数据预处理步骤,例如处理缺失值、编码分类变量等。
## 线性回归模型 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def getData(): r""" 使用numpy构造满足条件的随机数() :return: """ dataX = np.random.randint(1,100,size=(1,100)) dataY = np.random.randint(1,100,size=(1,100)) data = np.concatenate((dataX...
一元线性回归 1、导入库 #!/usr/bin/env python# -*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt 2、定义线性回归模型 defpredict(x,a,b):y_predict=a*x+breturny_predict 一元线性回归的模型如下: 公式1—一元线性回归模型 损失函数为: ...
前面我介绍了机器学习模型的二分类任务,接下来做一个机器学习模型的回归任务系列,由于本系列案例数据质量较高,有些步骤跳过了,跳过的步骤将单独出文章总结!在Python中,可以使用Scikit-learn库来构建线性回归模型进行预测,本文以预测房价为例,对这个过程做一个简要解读。
这一部分,我们首先通过最原始的手动操作,来理解整个线性回归的原理和操作程。 接着我们会再介绍使用PyTorch内置的函数,通过自动化的方式实现线性回归。 线性回归模型中,每个目标变量都被估算为输入变量的加权和及偏差。 先看一张表: 表格第一列是地区,...
Python机器学习之线性回归 实例方法 1.导入机器学习第三方模块sklearn (1)导入数据集 sklearn的数据集datasets有很多数据集实例,如今天我们会用到的波斯顿房价数据。 import sklearnfromsklearnimportdatasets (2)导入数据划分器 sklearn的数据划分model_selection主要功能是将数据集进行训练集和测试集的划分。
python构建 openssl 1.1.1 python构建线性回归模型 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler import matplotlib.pyplot as plt import random # A1,当地销售价格,以数百美元计; # A2,卫生间数量;...
要实现一个简单的线性回归模型,可以使用Python的sklearn库。首先安装库,然后导入所需模块,创建数据集,划分训练集和测试集,创建线性回归模型并训练,最后进行预测和评估。,,“python,# 导入所需模块,import numpy as np,from sklearn.model_selection import train_test_split,from sklearn.linear_model import Linear...