建模 '''create a model and fit it'''model = LinearRegression() model = model.fit(x, y)print(model)# LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None, normalize=False) 验证模型的拟合度 '''get result y = b0 + b1x '''r_sq = model.score(x, y)print('coefficient of...
https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 原文地址：https://medium.freecodecamp.org/data-science-with-python-8-ways-to-do-linear-regression-and-measure-their-speed-b5577d75f8b
一、常规线性回归及其求解方法核心提炼1、普通最小二乘法(OLS)的解析解可以用 Gaussian 分布以及极大似然估计解释;2、Ridge 回归可以用 Gaussian 分布和最大后验估计解释 ;3、LASSO 回归可以用 Laplace 分布和最大后验估计解释。 二、贝叶斯线性回归定义贝叶斯线性回归(Bayesian linear regression)是使用统计学中贝叶 ...
LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=False) a=model.intercept_ #截距 b=model.coef_ #回归系数 print('最佳拟合线:截距a=',a,',回归系数b=',b) 最佳拟合线:截距a= 7.59762773723 ,回归系数b= [ 16.81386861] #为什么b多了一对中括号?---这里可以求出回归方程...
You can implement linear regression in Python by using the package statsmodels as well. Typically, this is desirable when you need more detailed results. The procedure is similar to that of scikit-learn. Step 1: Import packages First you need to do some imports. In addition to numpy, you ...
defdustom_functions(code,kind):ifkind=='api线性回归':returnlinear_regression_dfcf(code,[7,3,1])print(linear_regression_dfcf('1.000300',[7,3,1]))print(get_circulate_xslx_str('api线性回归','测试.xlsx',0))# 注意,需要更改测试中的代码,在东财api中需要加入市场,比如0.000001 ...
https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 原文地址: https://medium.freecodecamp.org/data-science-with-python-8-ways-to-do-linear-regression-and-measure-their-speed-b5577d75f8b
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 一个可以用来确定可扩展性的好办法是不...
https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 原文地址: https://medium.freecodecamp.org/data-science-with-python-8-ways-to-do-linear-regression-and-measure-their-speed-b5577d75f8b
一、Linear Regression 线性回归是相对简单的一种,表达式如下 其中,θ0表示bias,其他可以看做weight,可以转换为如下形式 为了更好回归,定义损失函数,并尽量缩小这个函数值,使用MSE方法(mean square equal) 缩小方法采用梯度下降法,即不断地向现在站立的山坡往下走,走的速度就是学习速率η(learning rate),太小耗尽计算...