当然,当特征参数相当大的时候,正规方程求解速度会比较慢。 2.3.3 predict(): def predict(self, X): X = np.insert(X, 0, 1, axis=1) y_pred = X.dot(self.w) return y_pred 预测函数,预测数据。 3. 源码地址 链接: github.com/RRdmlearning 直接运行linear_regression.py即可...
GitHub is where people build software. More than 150 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
四、python 中scikit-learn中的线性回归代码实现 import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npbmi_life_data = pd.read_csv("bmi_and_life_expectancy.csv") bmi_life_model = LinearRegression() bmi_life_model.fit(bmi_life_...
Grumpy is a Python to Go source code transcompiler and runtime that is intended to be a near drop in replacement for CPython 2.7. The key difference is that it compiles Python source code to Go source code which is then compiled to native code, rather than to bytecode. This means ...
LinearRegression(线性回归) 1.线性回归简介 线性回归定义: 百科中解释 我个人的理解就是:线性回归算法就是一个使用线性函数作为模型框架(y=w∗x+by=w∗x+b)、并通过优化算法对训练数据进行训练、最终得出最优(全局最优解或局部最优)参数的过程。
我们的目标和单变量线性回归问题中一样,是要找出使得代价函数最小的一系列参数。多变量线性回归的批量梯度下降算法为: 求导数后得到: (3)向量化计算 向量化计算可以加快计算速度,怎么转化为向量化计算呢? 在多变量情况下,损失函数可以写为: 对theta求导后得到: ...
Python 机器学习LinearRegression （线性回归模型）（附源码）LinearRegression （线性回归） 1.线性回归简介 线性回归定义： 我个⼈的理解就是：线性回归算法就是⼀个使⽤线性函数作为模型框架（y =w ∗x +b ）、并通过优化算法对训练数据进⾏训练、最终得出最优（全局最优解或局部最优）参数的过程。y...
(:,2),y,' o ');hold onplot(x(:,2),x*theta', '-');hold onplot(3.5,[1,3.5]*theta','x','Color','r')plot(7,[1,7]*theta','x','Color','r')xlabel('Age in years')ylabel('Height in meter s ')legend('Training Data','Linear Regression','Prediction1&2')title('Training...
利用tensorflow实现数据的线性回归 导入相关库 import tensorflow as tf import numpy import matplotlib.pyplot as plt rng = numpy.random 参数设置 learning_rate = 0.01 training
吴恩达机器学习(十三)—— ex5:Regularized Linear Regression and Bias v.s. Variance(MATLAB+Python),一、线性回归的正则化1.1可视化数据集1.2正则化线性回归的代价函数1.3线性回归梯度的正则化1.4拟合线性回归二、偏差和方差2.1学习曲线三、多项式回归3.1学习多项