程序猿成长史(一):初探自生成数据,最小二乘法线性拟合及非线性多项式拟合 近来刚好在实验室里,学习的过程中刚好碰到了人工智能最基础的方面,线性拟合。同时也是接到实验室里一个大佬的任务,生成所需线性拟合的数据集。然后也就顺手整理写下了这篇文章。主要内容包括: 数据生成 基于最小二乘法的线性拟合 基于梯度...
rng=np.random.RandomState(4) noise=rng.randint(-10,10,size=(10,1))*4y=4*x+4+noiseclassLinear_Regression:def__init__(self): self._w=Nonedeffit(self, X, y, lr=0.01, epsilon=0.01, epoch=1000):#训练数据#将输入的X,y转换为numpy数组X, y =np.asarray(X, np.float32), np.asarray...
Python 提供了简单的工具,如 NumPy 的 polyfit,可以快速进行最小二乘法拟合。 三、scikit-learn中编程实现最小二乘法 在scikit-learn 中,最小二乘法可以通过使用 线性回归(LinearRegression) 来实现。LinearRegression 是一个实现了最小二乘法的模型,可以通过它来进行线性回归分析。它内部使用的是最小二乘法来拟合...
我们定义了cost function(损失函数): 如果你以前学过线性回归,你可能认为这个函数和最小均方损失函数(least-squares cost function )很类似,并提出普通最小二乘法回归模型(ordinary least squares regression model)。 三、普通最小二乘法(ordinary least squares) 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术,...
在Python的scikit-learn库中,最小二乘法的实现是在LinearRegression类中进行的,其中默认的损失函数是MSE。如果我们需要使用自定义的损失函数,可以通过实现自己的回归器来实现。具体来说,需要实现一个类,该类继承自scikit-learn的RegressorMixin类,并重写fit方法和predict方法,同时指定自定义损失函数。 下面展示一个使用Hub...
Linear regression一般只对low dimension适用，比如n=50, p=5，而且这五个变量还不存在multicolinearity....
“部分最小二次方回归”过程是一个 Python 扩展命令,并需要缺省情况下随 IBM® SPSS® Statistics 产品一起安装的 IBM SPSS Statistics - Essentials for Python。另外,它还需要免费提供的 NumPy 和 SciPy Python 库。 注: 对于采用分布式分析方式(需要 IBM SPSS Statistics Server)工作的用户,必须在服务器上...
Updated Jun 16, 2021 Python witkov / chi-squared Star 1 Code Issues Pull requests Resources for the book "Chi-Squared Data Analysis and Model Testing for Beginners" by Carey Witkov and Keith Zengel, Oxford University Press, 2019. physics modeling linear-regression least-squares curve-fittin...
reg = LinearRegression() # 线性回归(Linear Regression) res = reg.fit(X_train, y_train) # 对训练集X_train, y_train进行训练 y_hat = res.predict(X_test) # 使用训练得到的估计器对输入为X_test的集合进行预测,得到y_hat e = y_test-y_hat # 计算残差 SSE_cv = np.mean(e**2) # 残差...
关于IRLS:rlm属于稳健回归(Robust regression)的一个方法。稳健回归可以用在任何使用最小二乘回归的情况下。在拟合最小二乘回归时,我们可能会发现一些异常值或高杠杆数据点。已经确定这些数据点不是数据输入错误,也不是来自另一个群落。所以我们没有令人信服的理由将它们排除在分析之外。稳健回归可能是一种好的策略,...