四、Code examples importos os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] ='2'importtensorflowastfdeflinear_regression():# 1.Prepare dataX = tf.random_normal(shape=[100,1]) y_true = tf.matmul(X,[[0.8]]) +0.7# Construct weights and bias, use variables to createweight = tf.Variable(initial_va...
首先建立linear_regression.py文件,用于实现线性回归的类文件,包含了线性回归内部的核心函数: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np class LinerRegression(object): def __init__(self, learning_rate=0.01, max_iter=100, seed=None): np.random.seed(seed) = learning_rate self.max_iter = ...
(2)损失函数和单变量一样,依然计算损失平方和均值 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: (1...
regression 基础 模型 torch03:linear_regression 编程算法 (2)定义训练数据:或者使用自己的数据集:(可参考:https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147) MachineLP 2019/05/26 3920 Pytorch拟合任意函数 测试模型数据网络 1、读入数据import randomimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt...
一组数据 import linearregression Problem: 题目描述 给定长度为 \(n\) 的非严格递增正整数数列 \(1 \le a_1 \le a_2 \le \cdots \le a_n\)。每次可以进行的操作是:任意选择一个正整数 \(1 < i < n\),将 \(a_i\) 变为 \(a_{i - 1} + a_{i + 1} - a_i\)。求在若干次操作...
from sklearn import linear_model linereg01= linear_model.LinearRegression() #生成一个线性回归实例 # 分割模型为训练集与测试集(9:1) X_train,X_test,y_train,y_test= model_selection.train_test_split( boston.data,boston.target,test_size=0.1,random_state=42 ...
Import scipy and draw the line of Linear Regression: import matplotlib.pyplot as pltfrom scipy import stats x = [5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]y = [99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]slope, intercept, r, p, std_err = stats.linregress(x, y)def myfunc(x): ret...
#导包importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlinefromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportsklearn.datasets as datasets 2、加载数据集, 糖尿病数据 #获取数据集 diabetesdata =datasets.load_diabetes() data View Code
Linear regression using the Normal Equation 线性回归中,利用最小二乘法,推导出最优解如下: θ^=(XTX)−1XTy 公式自行推导 python,对着上述公式写代码: importnumpyasnpX=2*np.random.rand(100,1)y=4+3*X+np.random.randn(100,1)X_b=np.c_[np.ones((100,1)),X]# add x0 = 1 to each ins...
机器学习-线性回归(Linear Regression)案例 yale记 背景介绍 线性回归用于根据连续变量估算实际值(房屋成本,看涨期权,总销售额等)。在这里,我们通过拟合最佳线来建立独立变量和因变量之间的关系。该最佳拟合线称为回归线,并由线性方程Y = a * X + b表示。