简单线性回归 — C语言 YWonchall 7 人赞同了该文章 简单线性回归应该是最简单的机器学习算法了,在这里主要介绍一下算法主要函数的C语言实现,具体算法原理简单一提,如果要学习,可以自行百度。 算法介绍 模型可以如下表示: y=b0+b1×x 训练主要依据以下公式: B1=∑i=1n((xi−mean(x))×(yi−mean(y...
line_width = np.linspace(5, 2, m) plt.plot(x, y, 'ro', ms=10, zorder=N) for i, d in enumerate(d_pool): p.set_params(poly__degree=d) p.fit(x, y.ravel()) lin = p.get_params('linear')['linear'] output = u'%s:%d阶,系数为:' % (u'线性回归', d) print output, ...
// 求线性回归方程:Y = a + bx// dada[rows*2]数组:X, Y;rows:数据行数;a, b:返回回归系数// SquarePoor[4]:返回方差分析指标: 回归平方和,剩余平方和,回归平方差,剩余平方差// 返回值:求解成功,-1错误int LinearRegression(double *data, int rows,...
线性回归算法是处理回归问题的常用方法,下面就线性回归算法来做一个简单的模型,通过房子的大小来预测房子售价。 第一部分 理论介绍 假设这是一份数据样本,记录了一个地区房子的大小与房子售价的关系,因此我们把这份数据作为线性回归算法的学习样本,通过计算机的迭代学习,找出局部最优解得要假设函数的参数,使得假设函数以...
一元线性回归的C语言程序是:利用最小二乘法来估计线性回归方程的参数,然后用这些参数来预测因变量的值1。例如,你可以参考下面的代码:include <stdio.h>#include <math.h>//定义一个函数,计算一元线性回归方程的参数a和bvoid linear_regression(double x[], double y[], int n, double *a, ...
测试运行 - 使用 C# 实现线性回归 作者James McCaffrey 线性回归问题的目标是根据一个或多个数字预测变量的值预测数字变量的值。例如,您可能想要根据一个人的受教育水平和工作年限以及性别(男性 = 0,女性 = 1)预测他/她的年收入。 通常,要预测的变量称为因变量。通常,预测变量称为自变量。当只有一个预测变量时...
c语言实现一元线性回归 第一:用所给样本求出两个相关变量的(算术)平均值 第二:分别计算分子和分母:(两个公式任选其一)分子 第三:计算b:b=分子/分母 用最小二乘法估计参数b,设服从正态分布,分别求对a、b的偏导数并令它们等于零。 先求x,y的平均值X,Y,再用公式代入求解:...
回到主题,线性回归算法有很多,但Gradient Descent是最简单的方法之一。对于线性回归,先假设数据满足线性关系,例如: 所以,作为线性回归,我们的任务就是找到最合适 B0 和 B1, 使最后的结果Y满足可接受的准确度。作为起步,首先让我们对B0和B1赋值初始值0,如下所示: ...
线性回归相关系数的C代码实现 /* 线性回归中,相关系数的C函数封装实现。 */ #include #include double CCAnalyse(double * x, double * y, int count) { double d1, d2, d3; double mx, my; int i; char state = '0'; // 变量的初始化 d1 = d2 = d3 = mx = my = 0.0; // 计算x...
再说线性回归和PCA,PCA本身就是一种线性降维,所谓线性是指PCA得到的主成分就是X矩阵中所有变量的线性组合,这与多变量线性回归得到的模型是一致的,因此也就产生了主成分回归PCR这种回归方法,当然,PCR也是无监督的,没有因变量,追求的是方差最大化。至于线性回归和PCR之间的差异,可以再花时间去调研。