linear_model, metrics # 加载波士顿数据集boston = datasets.load_boston(return_X_y=False) # 定义特征矩阵(X)和响应向量(y)X = boston.datay = boston.target # 将X和y分成训练和测试集from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X...
学习Linear Regression in Python – Real Python,对线性回归理论上的理解做个回顾,文章是前天读完,今天凭着记忆和理解写一遍,再回温更正。 线性回归(Linear Regression) 刚好今天听大妈讲机器学习,各种复杂高大上的算法,其背后都是在求”拟合“。 线性回归估计是最简单的拟合了。也是基础中的基础。 依然是从字面...
当m = 1时,线性回归模型被记为Simple Linear Regression 当m > 1时,线性回归模型被记为Mutiple Linear Regression 我们接下来会先介绍Simple Linear Regression, 然后在推广至Multiple Linear Regression 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nx...
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 准备数据 建模拟合 验证模型的拟合...
学习Linear Regression in Python – Real Python,对线性回归理论上的理解做个回顾,文章是前天读完,今天凭着记忆和理解写一遍,再回温更正。 线性回归(Linear Regression) 刚好今天听大妈讲机器学习,各种复杂高大上的算法,其背后都是在求”拟合“。 线性回归估计是最简单的拟合了。也是基础中的基础。
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 ...
2.3 class LinearRegression(): 构建实现线性回归的类 2.3.1 __init__() def __init__(self, n_iterations=3000, learning_rate=0.00005, regularization=None, gradient=True): self.n_iterations = n_iterations self.learning_rate = learning_rate self.gradient = gradient if regularization == None: se...
2.用Python自己实现算法 三、思考(面试常问) 参考 前言 线性回归(Linear Regression)基本上可以说是机器学习中最简单的模型了,但是实际上其地位很重要(计算简单、效果不错,在很多其他算法中也可以看到用其其作为一部分)。机器学习所针对的问题有两种:一种是回归,一种是分类。回归是解决连续数据的预测问题,而分类是...
01 实现Simple Linear Regression 1. 准备数据阶段: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([1., 2., 3., 4., 5.]) y = np.array([1., 3., 2., 3., 5.]) plt.scatter(x, y) plt.axis([0, 6, 0, 6]) ...
LinearRegression-Python实现线性回归 线性回归算法:寻找一条直线,最大程度的拟合样本特征和样本输出标记之间的关系 衡量线性回归法的指标:MSE(求差的平方),RMSE(MSE求根号)和MAE(求差的绝对值) RMSE有放大样本中预测结果和真实结果中,较大的差距的趋势;