w, b = Cal(datax, datay, length) w1, b1 = NumpyRegression(datax, datay) DrawPicture(datax, datay, w, b, 'r') #绘制自写预测函数的图 DrawPicture(datax, datay, w1, b1, 'b') #绘制np库中函数预测图像 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 1
应对异常值与偏态数据：带惩罚项分位数回归及Python asgl示例 我们先从一个大家可能都接触过的东西说起：最小二乘回归（Least Squares Regression）。这是一个经典且常用的方法，常用于根据一组输入变量来预测结果变量。它的原理很简单：寻找一条“最佳拟合线”（在高维中则是超平面），使得预测值与实际观测值之间...
应对异常值与偏态数据:带惩罚项分位数回归及Python asgl示例 我们先从一个大家可能都接触过的东西说起:最小二乘回归(Least Squares Regression)。这是一个经典且常用的方法,常用于根据一组输入变量来预测结果变量。它的原理很简单:寻找一条“最佳拟合线”(在高维中则是超平面),使得预测值与实际观测值之间的平方差...
可以使用numpy和pandas生成一个简单的合成数据集。 importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportmake_regression# 创建合成数据X,y=make_regression(n_samples=100,n_features=10,noise=0.1)# 将自变量转换为 DataFramedf_X=pd.DataFrame(X,columns=[f'feature_{i}'foriinrange(X.shape[1])])df_...
# 定义线性回归模型deflinear_regression(x):returnw * x + b # 定义损失函数defloss_fn(y_true, y_pred):returntf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred)) # 设置优化器optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate=0.01) # 定义训练函数deftrain_step(features, labels...
方法8: sklearn.linear_model.LinearRegression( )这个方法经常被大部分机器学习工程师与数据科学家使用。然而,对于真实世界的问题,它的使用范围可能没那么广,我们可以用交叉验证与正则化算法比如 Lasso 回归和 Ridge 回归来代替它。但是要知道,那些高级函数的本质核心还是从属于这个模型。 10楼2018-01-24 10:44 回...
plt.title('Non-Negative Least Squares Regression') # 显示图形 plt.show() 在上述代码中,我们首先给出了示例的散点数据x_data和y_data。然后,我们构建了一个设计矩阵X,其中包含两列,第一列是全为1的列向量,第二列是x_data的值。接下来,我们使用scipy.optimize.nnls函数进行非负最小二乘拟合,将设计矩阵...
在《机器学习 线性回归(Machine Learning Linear Regression)》一文中,我们主要介绍了最小二乘线性回归算法以及简单地介绍了梯度下降法。现在,让我们来实践一下吧。 先来回顾一下用最小二乘法求解参数的公式:。 (其中:,,) 再来看一下随机梯度下降法(Stochastic
方法八：sklearn.linear_model.LinearRegression( )这是大多数机器学习工程师和数据科学家使用的典型方法。当然，对于现实世界中的问题，它可能被交叉验证和正则化的算法如Lasso回归和Ridge回归所取代，而不被过多使用，但是这些高级函数的核心正是这个模型本身。八种方法效率比拼 作为一名数据科学家，应该一直寻找准确且...
【导言】 PLSR(Partial Least Squares Regression,偏最小二乘回归)是一种常用的统计建模方法,可用于探索两个多变量数据块之间的关系。它在多元数据建模和预测中具有重要的应用,特别是当数据集中存在多个自变量(特征)和响应变量(目标)时。本文将深入介绍PLSR算法的底层逻辑,并演示如何使用Python实现。 【目录】 1. PL...