# Creates a linear regression from the data points m,b = np.polyfit(yearsBase, meanBase, 1) # This is a simple y = mx + b line function def f(x): return m*x + b # This generates the same scatter plot as before, but adds a line plot using the function abo...
# Creates a linear regression from the data points m,b = np.polyfit(yearsBase, meanBase, 1) # This is a simple y = mx + b line function def f(x): return m*x + b # This generates the same scatter plot as before, but adds a line plot using the function a...
五.封装与测试 接下来简单封装线性回归模型,并放到ml_models.linear_model模块便于后续使用; class LinearRegression(object): def __init__(self, fit_intercept=True, solver='sgd', if_standard=True, epochs=10, eta=1e-2, batch_size=1): """ :param fit_intercept: 是否训练bias :param solver: :...
color="blue", label="Data points") # 绘制回归线 plt.plot(np.arange(min(experience), max(experience) + 1), [predict(x) for x in np.arange(min(experience), max(experience) + 1)], color="red", linewidth=2, label='Linear Regression') plt.xlabel("Experience (Years)") plt.ylabel("...
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
# 实例化模型linear_reg=LinearRegression()# 训练模型linear_reg.fit(x,y)# 显示训练结果print(f"训练获得的权重:{linear_reg.w}")print(f"训练获得的偏差:{linear_reg.b}") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 预测与可视化 训练结束后,我们可以使用模型进行预测,并将结果可视化: ...
import numpy as np class OLSLinearRegression:#最小二乘法估算 def _ols(self,X,y):#X是样本点 y是实际值 tmp = np.linalg.inv(np.matmul(X.T,X))#计算逆矩阵 tmp = np.matmul(tmp,X.T)#矩阵乘积 return np.matmul(tmp,y) #简单来说就是矩阵化后的公式w=((XTX)**(-1))XTY def _...
线性回归被认为是最容易实现和解释的机器学习模型之一。 在本文中,我们使用 Python 中的三个不同的流行模块实现了线性回归,还有其他模块可用于创建。例如:Scikitlearn。 本文的代码在这里可以找到: https://github.com/Motamensalih/Simple...
import numpy as np class LinearRegression: def __init__(self): # the weight vector self.W = None def train(self, X, y, method='bgd', learning_rate=1e-2, num_iters=100, verbose=False): """ Train linear regression using batch gradient descent or stochastic gradient descent Parameters...
from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from numpy import genfromtxt 1. 2. 3. 4. 5. AI检测代码解析 # 加载数据 data = genfromtxt("job.csv", delimiter=",") x_data = data[1:, 1] ...