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: :param if_standard: """ self.w = None self.fit_intercept = fit_intercept self.solver...
# 训练和绘制模型的函数def train_and_plot(X_train, X_plot, ax, title):# 线性回归linear_reg = LinearRegression().fit(X_train, y)ax.plot(line, linear_reg.predict(X_plot), linewidth=2, color="green", label="Linea...
# This is the linear model: y = xw + b equationoutputs = np.dot(x,weights) + biases# The deltas are the differences between the outputs and the targets# Note that deltas here is a vector 1000 x 1deltas = o...
'feature2','feature3']].values# 提取特征矩阵y=df['label'].values# 提取标签# 使用 NumPy 数组训练模型model=LinearRegression()model.fit(X,y)# 直接使用 NumPy 数组作为输入# 预测predictions=model.predict(X)# 预测# 检查内存占用
lr = LinearRegression.fit(X.reshape(-1,1), y) lr.coef_, lr.intercept_ (array([7756.42561797]), -2256.360580045441) 概率分布 NumPy 的 random 模块有多种伪随机数生成器可供选择。除了我最喜欢的样本和选择之外,还有模拟伪完美概率分布的函数。
# 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: ...
(x), 100) y_fit = intercept + slope * x_fit # 绘制原始数据点和拟合曲线 plt.scatter(x, y, label='Data points') plt.plot(x_fit, y_fit, color='red', label='Fitted line') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Linear Regression using Least Squares') plt.legend() plt....
model = LinearRegression().fit(X, y) 总结 NumPy是Python科学计算生态系统中的一个重要组成部分,其强大的数组操作功能和广泛的库集成能力使其成为数据科学、机器学习和科学计算领域的基础工具。通过正确地引入和使用NumPy,开发者可以在Python中高效地进行数据分析和科学计算。希望通过本文,你能够更好地理解如何在Pytho...
fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression lr=LinearRegression().fit(X.reshape(-1,1),y) lr.coef_,lr.intercept_ (array([7756.42561797]), -2256.360580045441) 概率分布 NumPy 的 random 模块有多种伪随机数生成器可供选择。除了我最喜欢的样本和选择之外,还有模拟伪完美概率分布的函数。
{epoch+1}/{num_epochs}], Loss:{loss:.4f}')# 可视化结果plt.figure(figsize=(8,6))plt.scatter(X,y,label='Actual Data',color='blue')plt.plot(X,X.dot(w)+b,label='Fitted Line',color='red')plt.xlabel('Feature')plt.ylabel('Target')plt.legend()plt.title('Linear Regression Fit')...