import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm data = pd.read_csv("./Data/Simpe Linear Regression Example Data.txt",sep="\t") x = data["x"] y = data["y"] print(x.head()) print(y.head()) ### 0 46.75 1 42.18 2 41.86 ...
背景 学习Linear Regression in Python – Real Python,前面几篇文章分别讲了“regression怎么理解“,”线性回归怎么理解“,现在该是实现的时候了。 线性回归的 Python 实现:基本思路 导入Python 包: 有哪些包推荐呢? Numpy:数据源 scikit-learn:ML statsmodels: 比scikit-learn功能更强大 准备数据 建模拟合 验证模型...
import numpy as np X_=np.linalg.inv(X.T.dot(X)) #调用numpy里的求逆函数 theta=X.dot(X.T).dot(Y) #X.T表示转置,X.dot(Y)表示矩阵相乘 1. 2. 3. 4. 具体实现: ''' 线性回归算法 ''' class LinearRegression_SelfDefined(): def __init__(self): #1.新建变量 self.w = None def ...
首先获取数据存储在 pandas.DataFrame 中,获取途径(CSV 文件、Numpy 创建) 将数据分成 X 和 y,X 可以含有多列,也就是多个参数 通过Linear Regression 计算 获取intercept 和 coefficient 实现步骤如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 ...
2.线性回归(Linear Regression):线性回归是一种用于拟合线性模型的方法。它通过寻找最佳拟合直线(或超平面)来建立自变量与因变量之间的线性关系。线性回归可以使用最小二乘法或其他优化算法(如梯度下降法)来求解。 import numpy as np from scipy.stats import linregress ...
首先，我们需要安装两个Python库：numpy和matplotlib。numpy用于数学计算，matplotlib用于数据可视化。你可以使用以下命令来安装它们：pip install numpypip install matplotlib 准备好用于做线性回归的数据 接下来，为了演示，我们使用numpy生成一些数据，代码如下：import numpy as np# 生成数据x = np.array([1, 2, 3,...
方法一：Scipy.polyfit( ) or numpy.polyfit( )这是一个最基本的最小二乘多项式拟合函数(least squares polynomial fit function)，接受数据集和任何维度的多项式函数(由用户指定)，并返回一组使平方误差最小的系数。这里给出函数的详细描述。对于简单的线性回归来说，可以选择1维函数。但是如果你想拟合更高维的模型...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression # ---1. 数据--- #points = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',') data = np.array([[32, 31], [53, 68], [61, 62], [47, 71], [59, 87], [55, 78], [52, 79], [39...
Numpy里面有var方法可以直接计算方差,ddof参数是贝塞尔(无偏估计)校正系数(Bessel'scorrection),设置为1,可得样本方差无偏估计量。 协方差表示两个变量的总体的变化趋势。如果两个变量的变化趋势一致,也就是说如果其中一个大于自身的期望值,另外一个也大于自身的期望值,那么两个变量之间的协方差就是正值。 如果两个变...
# 模型训练forepochinrange(1000):train_step(x_train, y_train) # 打印训练结果print("Weight:", w.numpy())print("Bias:", b.numpy()) # 进行预测x_test = np.array([6,7,8], dtype=np.float32)y_pred = linear_regression(x_test)print("Predictions:", y_pred...