1. 线性回归: 寻找一种能预测的趋势, 线性回归通过一个或者多个自变量(特征值)与因变量(目标值)之间进行建模的回归分析 1.1. 线性关系 二维:直线关系 三维:特征, 目标值, 平面当中 1.2. 线性关系定义 单个特征 y = kx + b加b是为了对于单个特征的情况更加通用 多个特征 y = k1房子面积 + k2房子位置 + ...
print('通过正规方程求解的斜率和截距是:',θ) # 根据求解的斜率和截距绘制线性回归线型图 plt.plot(X[:,0],X.dot(θ),color = 'green') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 2、sklearn算法实...
在单变量线性回归中,只有?1x1 ?0θ0表示截距,?1θ1表示斜率。这两个参数都是需要通过拟合求出来的 ℎ?(?)hθ(x)称为判别函数(Hypothesis Function)或判别式,也就是线性拟合的模型结果函数 步骤 准备训练数据xTrain = np.array([6,8,10,14,18])[:, np.newaxis]yTrain = np.array([7,9,13,17.5,...
eta=0.01):#训练迭代次数self.n_iter =n_iter#学习率self.eta =eta#模型参数theta (训练时根据数据特征数量初始化)self.theta =Nonedef_gradient(self, xi, yi, theta):#计算当前梯度return-xi * (yi -np.dot(xi, theta))def_stochastic_gradient_descent(self, X, y, eta, n_iter):#复制X(避免随...
打开App916观看 31弹幕 10-22 06:41最简单的机器学习-线性回归模型 原理推导+代码实现+实验分析253浏览AI技术星球 关注最简单的机器学习-线性回归模型 原理推导+代码实现+实验分析打开App,看更多精彩内容
机器学习(算法篇)完整教程(附代码资料)主要内容讲述:机器学习算法课程定位、目标,K-近邻算法定位,目标,学习目标,1 什么是K-近邻算法,1 Scikit-learn工具介绍,2 K-近邻算法API。K-近邻算法,1.4 k值的选择学习目标,学习目标,1 kd树简介,2 构造方法,3 案例分析,4 总结。K-近邻算法,1.6 案例:鸢尾花种类预测--...
# 机器学习--线性回归OLS估计案例代码汇总 # (1)导入数据 ``` from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() ``` # (2)分割数据 ```from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data,boston.target, tes...
(myMachineLearningCode是我自定义的文件夹,上面的代码文件命名为SimpleLinearRegression.py) 这样简单的线性回归算法就实现了,但是用for循环去得到最小二乘法的分子分母效率很低,可以改成使用向量法得到分子分母。 (机器学习——简单线性回归之向量法(代码实现))...
原文:Python 用5行代码学机器学习——线性回归 我准备使用scikit-learn给大家介绍一些模型的基础知识,今天就来讲讲线性回归模型。 1.准备 开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上。 安装依赖: 1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。
代码语言:javascript 复制 from sklearn.linear_modelimportLinearRegression regressor=LinearRegression()regressor=regressor.fit(X_train,Y_train) 二、可视化结果展示 1. 训练集 将训练集中每一朵花的花瓣数据与线性回归模型预测的结果放到同一张统计图中。