(三)线性回归的Python实现 本线性回归的学习包中实现了普通最小二乘和岭回归算法,因梯度法和Logistic Regression几乎相同,也没有特征数>10000的样本测试运算速度,所以没有实现。为了支持多种求解方法、也便于扩展其他解法,linearRegress对象采用Dict来存储相关参数(求解方法为key,回归系数和其他相关参数的List为value)。...
Simple Linear Regression 公式 y = \beta_0 + \beta_{1}x + \varepsilon 其中 y 是因变量,其数据形状为nx1 x 是自变量,其数据形状为nx1 \beta_0 是常数项,也称为截距(intercept),是一个数值 \beta_1 是斜率(slop), 也称为回归系数,是一个数值 \varepsilon 是误差项,其数据形状为nx1 参数估计 ...
使用Python 实现线性回归算法: def linear(X, y): """ 线性回归 args: X - 训练数据集 y - 目标标签值 return: w - 权重系数 """ # pinv 函数直接求矩阵的伪逆矩阵 return np.linalg.pinv(X).dot(y) 六、第三方库实现 scikit-learn9实现: from sklearn.linear_model import LinearRegression # 初始...
def Gradient_Descent(X,y,theta,alpha, iters): """gradient descent algorithm""" for _ in range(iters): theta = theta - (X.T @ (X@theta - y) ) * alpha / len(X) return theta def Linear_Regression(data_set_path): #get train data train_data_X, train_data_y = Create_Train_Set...
2.2.3 目标函数:(Goal function) minimize(J(w))minimize(J(w)) 2.2.4 优化算法:(optimization algorithm) 梯度下降法(Gradient descent) 关于梯度下降法这里不详细介绍; 3.使用python实现线性回归算法 线性回归代码 更多线性回归的代码参考github:线性回归...
show_linear_line(X, Y, predictvalue) 输出结果为: /usr/bin/python3.5 /home/think-hxr/PycharmProjects/MachineLearningAlgorithms/LinearRegression.py Intercept value [38.77058411] coefficient [[1.92119944]] Predicted value: [[211.67853379]] 面积90 的价格预测为 211 画图:...
python在LinearRegression模型拟合 分析显著性水平 python线性回归拟合,目录什么是梯度下降法怎么用梯度下降法进行拟合(以BGD为例)其他改进形式梯度下降法(SGD+MBGD)1.什么是梯度下降法 2.怎么用梯度下降法进行拟合(以BGD为例)一道作业题:随机产生20个点,用线
2.2.4 优化算法:(optimization algorithm) 梯度下降法(Gradient descent) 关于梯度下降法这里不详细介绍; 3.使用python实现线性回归算法 1 #-*- coding: utf-8 -*- 2 import numpy as np 3 from matplotlib import pyplot as plt 4 5 6 #生成训练使用数据;这里线性函数为 y = 1.5*x + 1.3 ...
Python cuml.LinearRegression用法及代码示例 用法: classcuml.LinearRegression(*, algorithm='eig', fit_intercept=True, normalize=False, handle=None, verbose=False, output_type=None) LinearRegression 是一个简单的机器学习模型,其中响应 y 由 X 中的预测变量的线性组合建模。
(X, y, test_size=0.4, random_state=1) # 创建线性回归对象reg = linear_model.LinearRegression() # 使用训练集训练模型reg.fit(X_train, y_train) # 回归系数print('Coefficients: \n', reg.coef_) # 方差分数:1表示完美预测print('Variance score: {}'.format(reg.score(X_test, y_test))) ...