一、基于原生Python实现多元线性回归(Multiple Linear Regression)算法 多元线性回归是一种用于建立多个自变量与因变量之间关系的统计学方法。在多元线性回归中,我们可以通过多个自变量来预测一个因变量的值。每个自变量对因变量的影响可以用回归系数来表示。 在实现多元线性回归算法时,通常使用最小二乘法来求解回归系数。最...
J_history=np.zeros((num_iters,1))foriterinrange(num_iters):# 对J求导,得到 alpha/m*(WX-Y)*x(i),(3,m)*(m,1)X(m,3)*(3,1)=(m,1)theta=theta-(alpha/m)*(X.T.dot(X.dot(theta)-y))J_history[iter]=computeCost(X,y,theta)returnJ_history,theta iterations=10000#迭代次数 alph...
公式定义 参数估计 统计检验 对回归系数的检验 对回归方程的检验 代码示例 我们在上一篇文章(https://zhuanlan.zhihu.com/p/642186978)中详细介绍了简单线性回归(Simple Linear Regression)的理论基础和代码实现, 现在推广至多元线性回归(Multiple Linear Regression) ...
Python for Data Science - Multiple linear regression Chapter 3 - Regression Models Segment 2 - Multiple linear regression importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportrcParamsimportsklearnfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.preprocessingimportscale %matplotlib inli...
多元线性回归(Multiple Linear Regression)是一种统计学方法，用于建立多个自变量与因变量之间的关系。在多元线性回归中，每个自变量对因变量的影响通过回归系数表示。实现此算法通常使用最小二乘法求解回归系数。最小二乘法通过最小化实际值与预测值之间的残差平方和来计算这些系数。在本篇文章中，使用Python...
多元线性回归的矩阵形式如下：公式如下：y = Xβ + ε 其中 y =[y1, y2, ..., yn]T, X = [x11, x12, ..., x1(m+1); x21, x22, ..., x2(m+1); ...; xn1, xn2, ..., xnm+1]T, β =[β0, β1, ..., βm]T, ε =[ε1, ε2, ..., εn]T, β0...
一、不包含分类型变量 from numpy import genfromtxt import numpy as np from sklearn import datasets,linear_model path=r'D:\daacheng\Python\PythonCode\machineLearning\Delivery.csv' data=genfromtxt(path,delimiter='... Linear Regression 本文代码,见github: 一, 简单线性回归原理 1.线性回归算法的优点...
本文介绍如何使用python实现多变量线性回归,文章参考NG的视频和黄海广博士的笔记 现在对房价模型增加更多的特征,例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为(x1,x2,...,xn) 表示为: 引入x0=1,则公式 转化为: 1、加载训练数据 数据格式为: ...
Step 8: Examine chosen model coefficients Step 9: Contrast predicted with actual values Step 10: Comparing the predicted value to the actual value: Step 11: Assess model performance What Did We Learn? In this module, we have covered the basics of linear regression in Python, including the bes...
In this article, we will delve into multiple linear regression, a powerful machine learning technique for predicting continuous numerical values based on multiple predictor variables. With the help of Python, we will build and analyze a model that can predict a numerical outcome based on multiple ...