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...
收起 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) ...
defload_exdata(filename):data=[]withopen(filename,'r')asf:forlineinf.readlines():line=line.split(',')current=[int(item)foriteminline]#5.5277,9.1302data.append(current)returndata data=load_exdata('ex1data2.txt');data=np.array(data,np.int64)x=data[:,(0,1)].reshape((-1,2))y=dat...
Python for Data Science - Multiple linear regression Chapter 3 - Regression Models Segment 2 - Multiple linear regression importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportrcParamsimportsklearnfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.preprocessingimportscale %matplotlib inli...
current=[int(item)foriteminline] #5.5277,9.1302 data.append(current) returndata data=load_exdata('ex1data2.txt'); data=np.array(data,np.int64) x=data[:,(0,1)].reshape((-1,2)) y=data[:,2].reshape((-1,1)) m=y.shape[0] ...
!tar -zxvf multiple_linear_regression.tgz 1. 用线性回归找到最佳拟合直线 接下来,我们使用普通最小二乘法线性回归来依据给定数据找到最佳拟合直线。 1.数据样例 数据样例为数据集目录下的ex0.txt文件,我们先来看下我们的数据及其分布: !cat multiple_linear_regression/ex0.txt ...
我们可以将线性回归模型扩展为多个解释变量.即为所谓的多元线性回归(multiple linear regression) from IPython.display import Image 1. 其中,w0为x0=1时在y轴上的截距 二.波士顿房屋数据集 波士顿房屋数据集(Housing Dataset),可以在UCI机器学习数据库中下载:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Housing ...
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...
Start learning Python now » Learning by Examples With our "Try it Yourself" editor, you can edit Python code and view the result. ExampleGet your own Python Server print("Hello, World!") Try it Yourself » Click on the "Try it Yourself" button to see how it works. ...