self.b_=y_mean-self.a_*x_meanreturnself defpredict(self,x_predict):"""给定待预测集x_predict,返回x_predict对应的预测结果值"""assert x_predict.ndim==1,\"Simple Linear Regression can only solve simple feature training data"assert self.a_ is not None and self.b_ is not None,\"must f...
def feature_scale(self,X): X = (X - X.mean()) / (X.std()) return X接下来，我们将随机初始化权重：def initialise_thetas(self): np.random.seed(42) self.thetas = np.random.rand(self.X.shape[1])现在，我们将使用以下公式从头开始编写标准方程：def normal_equation(self): ...
>>> scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X) >>> scaler StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True) >>> scaler.mean_ array([ 1. ..., 0. ..., 0.33...]) >>> scaler.std_ array([ 0.81..., 0.81..., 1.24...]) >>> scaler.transform(X) array([[ 0. .....
输入df2.fillna(df2.mean())，运行后我们则可以得出一组缺失值由该列平均数填充的数据当然，我们也可...
print("正规方程的均方误差:", mean_squared_error(std_y.inverse_transform(y_test), y_lr_predict)) # 梯度下降进行房价预测 sgd = SGDRegressor() sgd.fit(x_train, y_train) print(sgd.coef_) # 预测测试集的房子价格 y_sgd_predict = std_y.inverse_transform(sgd.predict(x_test)) ...
如果输入为“nearly”常数则引发。数组x被认为几乎恒定,如果norm(x - mean(x)) < 1e-13 * abs(mean(x))。计算中的数值误差x - mean(x)在这种情况下,可能会导致r的计算不正确。 注意: 相关系数的计算如下: 其中 是向量 的均值和, 是向量
# 计算总体平均值overall_Xmean = np.mean(subgroup_Xmeans)# 所有子组平均值的平均值,表示整体过程的中心位置。它是X-bar图中的中心线。overall_Rmean = np.mean(subgroup_Rranges)# 所有子组的极差的平均值,表示整体过程的离散程度 # 计算A2、D3和D4常数(这里假...
1、均数(mean): 指一组数据的和除以这组数据的个数所得到的商,它反映一组数据的总体水平。 2、中位数(median): 指一组数据按大小顺序排列,位于中间位置的一个数据。它反映的是一组数据的集中趋势,相较于均数,它受极端数据影响较小 3、极差(max-min): 指一组数据的最大数—最小数。刻画一组数据的离散...
=len(y):return###先判断一下这个数据逆否可以拟合,主要是读取其他文件数据的时候可能出错numerator= 0.0denominator= 0.0x_mean=np.mean(x) y_mean=np.mean(y)foriinrange(len(x)): numerator+= (x[i]-x_mean)*(y[i]-y_mean) denominator+= np.square((x[i]-x_mean))print('numerator:',...
1] = (x[1] - mu[1])/std[1] y = theta[0] + theta[1]*x[0] + theta[2]*x[1] print("Price of house:", y) 完整代码 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd #variables to store mean and standard deviation for each featuremu = []std = [] def...