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...
model.fit(X_train , y_train) ''' 理解了reshape后,我们再来看下逻辑回归模型 sklearn要求输入的特征必须是二维数组的类型,但是因为我们目前只有1个特征,所以需要用安装错误提示用reshape转行成二维数组的类型。 错误提示信息:Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single ...
线性回归是一种监督学习算法，用于预测连续型输出变量。其基本假设是输入变量与输出变量之间存在线性关系。通过最小化预测值与实际值之间的差异（通常采用均方误差作为损失函数），线性回归模型能够学习到最优的参数，从而对新数据进行预测。二、实战准备：环境搭建与库介绍 为了执行Python代码，我们需要安装Python及其关键库...
定义 线性回归(Linear Regression)是是指在统计学中是指在统计学中用来描述一个或者多个自变量和一个因变量之间线性关系的回归模型 公式如下: y=Xβ+ε 其中 y = (y1y2⋮yn) X = (1x11x12⋯x1m1x21x22⋯x2m⋮⋮⋮⋱⋮1xn1xn2⋯xnm) β = (β0β1⋮βm)$ ε = (ε1ε2⋮...
简介:【4月更文挑战第30天】本文介绍了Python中的线性回归模型,包括基本原理、实现步骤和应用。线性回归假设因变量与自变量间存在线性关系,通过建立数学模型进行预测。实现过程涉及数据准备、模型构建、参数估计、评估和预测。常用的Python库有Scikit-learn和Statsmodels。线性回归简单易懂,广泛应用,但对异常值敏感且假设线...
首先，我们需要安装两个Python库：numpy和matplotlib。numpy用于数学计算，matplotlib用于数据可视化。你可以使用以下命令来安装它们：pip install numpypip install matplotlib 准备好用于做线性回归的数据 接下来，为了演示，我们使用numpy生成一些数据，代码如下：import numpy as np# 生成数据x = np.array([1, 2, 3,...
简介: Python和PyTorch深入实现线性回归模型:一篇文章全面掌握基础机器学习技术 1. 简介 1.1 线性回归模型概述 线性回归是一种统计学中的预测分析,该方法用于建立两种或两种以上变量间的关系模型。线性回归使用最佳的拟合直线(也称为回归线)在独立(输入)变量和因变量(输出)之间建立一种直观的关系。简单线性回归是输入...
python多元线性回归模型分析具体案例 练习pytorch,记录自己的理解,好记性不如烂笔头! 第一步:生成数据集: num_inputs = 2 num_examples = 1000 true_w = [2, -3.4] true_b = 4.2 features = torch.tensor(np.random.normal(0, 1, (num_examples, num_inputs)), dtype=torch.float)...
一.模型结构 线性回归算是回归任务中比较简单的一种模型,它的模型结构可以表示如下: f(x)=wTx∗f(x)=wTx∗ 这里x∗=[xT,1]Tx∗=[xT,1]T,x∈Rnx∈Rn,所以w∈Rn+1w∈Rn+1,ww即是模型需要学习的参数,下面造一些伪数据进行演示: importnumpyasnp#造伪样本X=np.linspace(0,100,100) ...