这段代码中定义了两个结构体,`Data`用于存储输入数据,`Result`用于存储回归分析的结果。`mean`函数用于计算平均值,`sum_of_square`函数用于计算平方和。 `linear_regression`函数实现了线性回归的计算过程。它根据输入的数据计算出最优直线的斜率和截距,以及拟合程度的度量(R平方值)。 在`main`函数中,我们定义了输...
先看看一元线性回归函数代码： // 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(doub...
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...
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, ...
1.先看看一元线性回归函数代码: //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:0求解成功,-1错误 int LinearRegression(double *data, int rows, double *a...
单变量线性回归 单变量线性回归代码 使用TensorFlow进行算法设计与训练的核心步骤:(1)准备数据 (2)构建模型 (3)模型训练 (4)进行预测 单变量线性方程可以表示为: y = w * x + b 项目:通过生成人工数据集,随机生成一个近似采样随机分布,使得w=2.0, b=1, 并加入一个噪声,噪声的最大振幅为0.4(文末附完整...
二、代码演示 import time from sklearn import datasets, linear_model, discriminant_analysis import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pymssql def conn(): connect = pymssql.connect('ip', 'sa', '***', 'test') # 服务器名,账户,密码,数据库名 if connect...
4 代码实现 4.1 正规方程 def linear_model1(): """ 线性回归:正规方程 :return:None """ # 1.获取数据 data = load_boston() # 2.数据集划分 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, random_state=22) # 3.特征工程-标准化 transfer = StandardScaler...
梯度下降 1.梯度 在微积分里面,对多元函数的参数求∂偏导数,把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来,就是梯度。函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数,求得的梯度向量...
1.多元线性回归 2.基本假设检验 正态性检验 独立性检验 同方差性 3.异常值观测 离群点 高杠杆值点,hii大于2倍或者3倍hii平均值(p+1)/n 4.多重共线性 5.变量选择,逐步回归 6.确定最终函数 7.在新的数据集上预测 想要代码文本形式的小伙伴,记得...