(1)机器学习库(sklearn.linear_model) (2)Python详细实现(方法1) (3)Python详细实现(方法2) (4)Python详细实现(方法3) 4、案例——房屋与价格、尺寸 (1)代码 (2)结果 (3)数据 ...
根据已知数据,求解线性回归模型的参数最常用到的方法是最小二乘法,求解使得损失函数取得最小值的模型参数的解 析解或者使用梯度下降算法求得最优的模型参数。 三、理论熟悉网址: 一元线性回归原理及python简单实现 参考网址:https://blog.csdn.net/u011208984/article/details/107645460 四、实验步骤 数据集说明:本本...
线性回归的算法原理:利用损失函数,使损失函数达到最小值的时候,求出线性公式中的权重系数w和偏置b。 损失函数:(模型的预测值减去真实值的平方和) 其中: yi——第i个训练样本的真实值; hw(xi)——第i个训练样本特征值组合预测函数。 求解思路有两种:正规方程、梯度下降 1)正规方程——对损失函数求导,令其为0...
1、最小二乘法-线性回归,使用输入为列满秩矩阵(因为只有满秩矩阵才有逆矩阵,最小二乘法中包含逆运算) # -*- coding: utf-8 -*-# Created by: Leemon7# Created on: 2021/6/23# Function: 线性回归,最小二乘法(也叫最小平方法)sum((yi-y)**2)取最小,# 适用满秩矩阵,因为只有满秩矩阵才有逆...
python实现线性回归算法不调用库 python线性回归的例子代码,目标值与所有的特征之间存在线性关系。线性回归于逻辑回归类似,不同的是,逻辑回归在线性回归的基础上加了逻辑函数,从而将线性回归的值从实数域映射到了0-1,通过设定阀值,便实现了回归的0-1分类,即二分类。
num_train = X.shape[0]# 模型公式y_hat = np.dot(X, w) + b# 损失函数loss = np.sum((y_hat - y) **2) / num_train# 参数偏导dw = np.dot(X.T, (y_hat - y)) / num_train db = np.sum(y_hat - y) / num_trainreturny_hat, loss, dw, dbdeflinear_train(X, y, learni...
用python实现线性回归算法 本文是根据https://blog.csdn.net/dqcfkyqdxym3f8rb0/article/details/79767043这篇博客写出来的。其中的公式什么的可以去这个博客里面看。 本文主要讲述的是关于其中的线性回归算法中每一段的意思,以供自己以后参考学习。 import numpy as np #引入numpy科学计算库 import matplotlib....
Python编码过程 1.首先导入了必要的库和模块,包括numpy(用于数值计算)、matplotlib(用于绘图)、sklearn.datasets中的load_boston函数(用于加载波士顿房屋数据集)、sklearn.model_selection中的train_test_split函数(用于将数据集划分为训练集和测试...
线性回归模型的训练过程有不同的步骤。首先(在步骤 0 中),模型的参数将被初始化。在达到指定训练次数或参数收敛前,重复以下其他步骤。 第0 步: 用0 (或小的随机值)来初始化权重向量和偏置量,或者直接使用正态方程计算模型参数 第1 步(只有在使用梯度下降法训练时需要): ...