plt.title('Linear Regression Fit') plt.show()输出结果:斜率 (w): 2.968467510701019 截距 (b): 4.222151077447231显示如下所示:我们可以使用 score() 方法来评估模型性能,返回 R^2 值。实例 import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 生成一些随机数据 np.random.seed(0) x ...
5. Pytorch教程:Linear Regression的numpy和Autograd实现, 视频播放量 1181、弹幕量 0、点赞数 36、投硬币枚数 24、收藏人数 23、转发人数 5, 视频作者 饭客帆, 作者简介 微软工程师一枚,相关视频:【吴恩达】2024年公认最好的【LLM大模型】教程!大模型入门到进阶,一套
线性回归(Linear Regression)是是指在统计学中是指在统计学中用来描述一个或者多个自变量和一个因变量之间线性关系的回归模型 公式如下: y=Xβ+ε 其中 y = (y1y2⋮yn) X = (1x11x12⋯x1m1x21x22⋯x2m⋮⋮⋮⋱⋮1xn1xn2⋯xnm) β = (β0β1⋮βm)$ ε = (ε1ε2⋮εn...
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
学习Linear Regression in Python – Real Python,前面几篇文章分别讲了“regression怎么理解“,”线性回归怎么理解“,现在该是实现的时候了。 线性回归的 Python 实现:基本思路 导入Python 包: 有哪些包推荐呢? Numpy:数据源 scikit-learn:ML statsmodels: 比scikit-learn功能更强大 ...
# -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class LinearRegression(object): def __init__(self): self._history_w = [] self._cost = [] def load_input_data(self, data_file): with open(data_file) as f: input_x = [] input_y = [] for line ...
机械学习——线性回归(Linear Regression) 导入相关库 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt #解决中文乱码 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 ...
LinearRegression import numpy as np from .metrics import r2_score class LinearRegression: def __init__(self): """初始化Linear Regression模型""" self.coef_ = None self.intercept_ = None self._theta = None def fit_normal(self, X_train, y_train):...
import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.linear_model import LinearRegression import statsmodels.api as sm from scipy import stats diabetes = datasets.load_diabetes() X = diabetes.data y = diabetes.target ...
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: ...