ax[0].scatter(x1,y) ax[0].plot(x1, p0 + p1*x1, color='r') ax[0].grid(True) # 绘制网格线 # 绘制损失值图像 ax[1].set_title('损失值图像') li = list(range(count)) print('迭代次数:', count) ax[1].plot(li,lloss) ax[1].grid(True) plt.s
class LinearModel(torch.nn.Module): #构造函数,初始化 def __init__(self): super(LinearModel,self).__init__() self.liner = torch.nn.Linear(1,1) #(1,1)表示输入和输出的维度 #前向传播函数 #forward()相当于对父类_init_()进行重载 def forward(self,x): y_pred = self.liner(x) retur...
绘制迭代收敛图 plt.plot(J_history) plt.ylabel('lost'); plt.xlabel('iter count') plt.title('convergence graph') 使用模型预测结果 代码语言:javascript 代码运行次数:0 defpredict(data):testx=np.array(data)testx=((testx-mu)/sigma)testx=np.hstack([testx,np.ones((testx.shape[0],1))])...
m_y = np.mean(x), np.mean(y) # 计算x的交叉偏差和偏差 SS_xy = np.sum(y*x) - n*m_y*m_x SS_xx = np.sum(x*x) - n*m_x*m_x # 计算回归系数 b_1 = SS_xy / SS_xx b_0 = m_y - b_1*m_x return(b_0, b_1) def plot_...
theta_g[2] + alpha*np.sum((Y- dot(X, theta_g))*X2)/150.40temp[3] = theta_g[3] + alpha*np.sum((Y- dot(X, theta_g))*X3)/150.41J[i] = 0.5*np.sum((Y - dot(X, theta_g))**2)#计算损失函数值42theta_g = temp#更新theta4344printtheta_g45printJ.plot(ylim = [0, 50...
python 线性回归(Linear Regression)预测波士顿房价 一、线性回归(Linear Regression)介绍 线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。其表达形式为y = w'x +e,e为误差服从均值为0的正态分布。线性回归是经济学的主要实证工具。例如,它是用来...
# 不依靠数组进行编程 # 求参数b,并画图 def linear1(x, y): a = 0 n = len(x) w = param_w(x, y) b = ping_jun(y) - w * ping_jun(x) y_hat = w * x + b plt.scatter(x, y, c='r') plt.plot(x, y_hat, c='b') plt.show() return w, b 三、使用矩阵原理及代码...
plt.plot([-10,60],[-10,60],'k--') plt.show() 输出值: C:\Users\asus\AppData\Local\Programs\Python\Python35-32\python.exe "D:/BaiduYunDownload/python_exe/daily exercise/OpenCV and MachineLearning/Linear_regression.py" ['DESCR', 'data', 'feature_names', 'filename', 'target'] ...
绘制拟合方程的曲线 接下来，我们可以使用 matplotlib 将线性回归模型绘制在散点图上，代码如下：# 绘制散点图plt.scatter(x, y)# 绘制回归线y = slope*x + interceptplt.plot(x, y, color='r')plt.title('Linear Regression')plt.xlabel('X')plt.ylabel('Y')plt.show()运行以上代码，就可以得到如下的...
plt.plot(x_data, slope * x_data + intercept, color='red', label='Fitted Line') # 添加标题和图例 plt.title('Linear Regression Fitting') plt.legend() # 显示图形 plt.show() ``` 通过以上步骤,我们成功地利用线性回归方法拟合了 Python 散点图数据,并得到了一条最佳拟合直线。这条直线更好地反...