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
self.max_iter=max_iter super(Regression, self).__init__()deffit(self, X, y): num_samples=len(X) num_features= (X.shape)[1]assertlen(X) ==len(y) self.w=np.random.random(num_features) self.b=0foriinrange(self.max_iter): self.w+= np.array(self.learning_rate * sum([(yi ...
1-线性回归整体模块概述 05:17 2-初始化步骤 07:12 3-实现梯度下降优化模块 10:11 4-损失与预测模块 11:41 5-数据与标签定义 10:01 6-训练线性回归模型 10:44 7-得到线性回归方程 06:59 8-整体流程debug解读 08:17 9-多特征回归模型 09:47 10-非线性回归 11:23 1-Sklearn工具包简...
x = points[i,0] y = points[i,1] total_cost += (y - w * x - b) **2returntotal_cost / M 3.定义模型拟合函数 # 先定义一个求均值的函数defaverage(data):sum=0num =len(data)foriinrange(num):sum+= data[i]returnsum/ num# 定义核心拟合函数deffit(points): M =len(points) x_b...
在统计学中,线性回归(英语:linear regression)是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。
接下来，我们可以使用 matplotlib 将线性回归模型绘制在散点图上，代码如下：# 绘制散点图plt.scatter(x, y)# 绘制回归线y = slope*x + interceptplt.plot(x, y, color='r')plt.title('Linear Regression')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.show()运行以上代码，就可以得到如下的图：可以看到，线性...
机器学习之线性回归模型详细手推公式与代码实现(篇一)今天这一篇来介绍多元线性回归模型 多元线性回归模型介绍 在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合...
1.2、非线性回归 二、代码实现 2.1、手写代码。(可直接运行) 2.2、代码解释。 代码语言:javascript 复制 deffit(self,numpy_data,numpy_result):np_ones=np.ones((len(numpy_data),1))numpy_data=np.c_[numpy_data,np_ones]data_transpose=numpy_data.transpose()A=np.matmul(data_transpose,numpy_data)b...
多元线性回归模型非常常见,是大多数人入门机器学习的第一个案例,尽管如此,里面还是有许多值得学习和注意的地方。其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型,所以本文会将原理知识穿插于代码段中,争取以不一样的视角来叙述和讲解如何更好的构建和优化多元线性回归模型。主要将分为两个部分: ...