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...
# 绘制散点图plt.scatter(X_test,y_test,color='blue',label='Actual values')plt.scatter(X_test,y_pred,color='red',label='Predicted values')plt.plot(X_test,y_pred,color='green',linewidth=2,label='Regression line')plt.title('Linear Regression')plt.xlabel('X')plt.ylabel('y')plt.legend...
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
model = LinearRegression() # 拟合模型 model.fit(x, y) # 输出模型的参数 print(f"斜率 (w): {model.coef_[0][0]}") print(f"截距 (b): {model.intercept_[0]}") # 预测 y_pred = model.predict(x) # 可视化拟合结果 plt.scatter(x, y) plt.plot(x, y_pred, color='red') plt.xla...
(b_0, b_1) def plot_regression_line(x, y, b): # 将实际点绘制为散点图 plt.scatter(x, y, color = "m", marker = "o", s = 30) # 预测的响应向量 y_pred = b[0] + b[1]*x #绘制回归线 plt.plot(x, y_pred, color = "g") # 设置标签 plt.xlabel('x') plt.ylabel('y...
1.算法python代码 包含Normal Equations,批量梯度下降和随机梯度下降,这里的代码跟Logistic回归的代码类似 # -*- 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_dat...
线性回归模型(Linear Regression)及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 对于一份数据,它有两个变量,分别是Petal.Width和Sepal.Length,画出它们的散点图。我们希望可以构建一个函数去预测Sepal.Length,当我们输入Petal.Width时,可以返回一个预测的Sepal.Length。从散点图可以发现,可以用一条直线去拟合...
(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)。
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 线性回归(Linear Regression)预测波士顿房价 一、线性回归(Linear Regression)介绍 线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。其表达形式为y = w'x +e,e为误差服从均值为0的正态分布。线性回归是经济学的主要实证工具。例如,它是用来...