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# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
from sklearn import linear_model
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
# y = 1 * x_0 + 2 * x_1 + 3
y = np.dot(X, np.array([1, 2])) + 3
reg = LinearRegression().fit(X, y)
print(reg.score(X, y))
print(reg.coef_)
print(reg.intercept_ )
print(reg.predict(np.array([[3, 5]])))
for i in range(0, X.shape[0]):
#print(X[i].reshape(-1, 2))
print(reg.predict(X[i].reshape(-1, 2)))
Week1 Python学习之线性回归
#本文中所使用的数据集参考吴恩达的course课程题目，数据集下载地址：链接：百度网盘 请输入提取码密码：mwcl 1 加载数据集并可视化 使用numpy科学计算库加载数据集中数据，并通过matplotlib库下plot函数进行绘制散点图。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties data = np.loadtxt('D:\ZacLi.
第一个机器学习算法----线性回归
线性回归 对于一元线性回归(单变量线性回归)来说，学习算法为 y = ax + b 我们换一种写法： hθ(x) = θ0 + θ1x1 练习1 – 利用Sklearn做线性回归的预测 线性回归实际上要做的事情就是： 选择合适的参数（θ0, θ1），使得hθ(x)方程，很好的拟合训练集 利用sklearn运行代码如下: """ 使用sklearn实现线性回归 """ import ...
机器学习之线性回归及其代码详解（小白）
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #---------y=xw+b=theta0 * x1 + theta1 * x2 #本项目中，b=theta0 , w=theta1--------------------- #绘制散点图 path = ‘ex1data1.txt’ data = pd.read_csv(path, header=None, names=[‘Population’, ‘Profit
Python计算皮尔逊相关系数
Python三种方法计算皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient） 0 皮尔逊系数 1 python计算方法 1.1 根据公式手写 1.2 numpy的函数 1.3 scipy.stats中的函数 0 皮尔逊系数 在统计学中，皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient），又称皮尔逊积矩相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient，简称 PPMCC或PCCs）。用于衡量两个变
机器学习作业(吴恩达)——线性回归(linear regression,python版本)
EX1-线性回归 1简单函数运用 产生一个5×55\times55×5的矩阵 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt A=np.eye(5) A array([[1., 0., 0., 0., 0.], [0., 1., 0., 0., 0.], [0., 0., 1., 0., 0.], [0., 0., 0., 1., 0.], [0., 0.,
如何在python中实现线性回归
线性回归是基本的统计和机器学习技术之一。经济，计算机科学，社会科学等等学科中，无论是统计分析，或者是机器学习，还是科学计算，都有很大的机会需要用到线性模型。建议先学习它，然后再尝试更复杂的方法。 本文主要介绍如何逐步在Python中实现线性回归。而至于线性回归的数学推导、线性回归具体怎样工作，参数选择如何改进回归模型将在以后说明。 回归 回归分析是统计和机器学习中最重要的领域之一。有许多可用的回归方法。线性回归就是其中之一。而线性回归可能是最重要且使用最广泛的回归技术之一。这是最简单的回归方法之一。它的主要优点之一是线性回归得到的结果十分容易解释。那么回归主要有： 简单线性回归 多元线
初识线性回归
目录 excel数据分析 jupyter编程用最小二乘法重做线性分析 借助skleran重做分析过程 总结 excel数据分析 首先选取20组数据，回归方程式和相关系数R2如下图： 接下来选取200组数据进行分析，数据如下： 然后选取与2000组数据，结果如下： jupyter编程用最小二乘法重做线性分析 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline poi...
FreeModbus V1.6主机模式实战：如何在STM32上实现Modbus RTU主从一体通信
本文详细介绍了如何在STM32平台上利用FreeModbus V1.6开源协议栈实现Modbus RTU主从一体通信。文章深入剖析了V1.6版本主机模式的架构设计，提供了从硬件配置、串口与定时器移植到FreeRTOS操作系统适配的完整实战指南，并分享了数据缓冲区管理、多线程协同及高级调试技巧，为构建稳定可靠的工业通信网关提供了系统化解决方案。
Python Numpy库 numpy.corrcoef()函数讲解
例子： 代码： import numpy as np Array1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] Array2 = [[11, 25, 346], [734, 48, 49]] Mat1 = np.array(Array1) Mat2 = np.array(Array2) correlation = np.corrcoef(Mat1, Mat2) print("矩阵...
雷光联动自动化标校方法
动态标校需要利用动目标，在雷达和光电同时看到目标时记录光电的方位、俯仰，以及利用雷达给的目标信息计算的方位俯仰，手动记录两者的数值，多方位，多距离段记录，费时费力，且人工记录数据不全，计算容易出差错，耗费成本和精力太大。目标相距设备的水平距离 = acos(cos(设备纬度弧度值) * cos(目标纬度弧度值) * cos(设备经度弧度值 – 目标经度弧度值) + sin(设备纬度弧度值) * sin(目标纬度弧度值)) * 6378137;本发明涉及光电技术领域，安防领域，尤其涉及雷达光电动态标校等。
SAP-PP MD04详解一
MD04是SAP运行MRP后的结果查询事务码，其他功能强大，标准功能比如：查询/更改物料主数据、转换计划订单到生产订单/采购申请、查询/更改各个MRP元素对应的单据等等。而且还可以附加标准的菜单或者自定义添加事务码上去。老铁将做一个MD04详细说明系列，本篇为第一篇之MRP元素说明。 我们来看看MD04基本界面 可以看到主要的数据显示界面，有日期、MRP元素、MRP元素数据、再计划日期、收货/需求、可用数量、工厂、库存地点等栏位。光标定位到MRP元素列，按F1即可看到各类MRP元素的说...
吴恩达机器学习ex1 Linear Regression (python)
吴恩达机器学习exp 1 (python) Programming Exercise 1: Linear Regression Machine Learning Linear regression with one variable 1.题目描述 In this part of this exercise, you will implement linear regression with one variable to predict profits for a
cmu15445(2024fall) project 2
project 2比p1难度要更大，代码量更大且涉及的知识更多，实现中出现的bug更多，好在是最后全部解决了。我最大的收获在于对于多线程编程的理解更深入了，实际发现解决了多个多线程相关的bug，学会了更多多线程下debug的技巧方法，也见识了更多多线程的bug情况。在之后可以更系统的学习一下多线程编程。同时学会实现B+树也是需要掌握的基础。
Python-sklearn-LinearRegression（1）
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开源有限元dealii学习——step-1
#简介 dealii是一款开源的求解偏微分方程的有限元软件，它优点： 1.多种单元类型 2.可以自适应网格 3.文档和范例齐全 4.与其它库有良好的接口 5.使用c++编写 #安装 dealii可以在官网上或者github上下载源码，解压后进入源文件目录安装。 mkdir build cd build cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/path/to/install...
从数据到图片：手把手构建FMCW雷达人体行为识别数据集（行走、跌倒、喝水等6类动作）
本文详细解析了如何利用FMCW雷达构建人体行为识别数据集，涵盖行走、跌倒、喝水等6类动作。通过多普勒特征可视化、图像标准化处理和自动化流水线设计，将原始雷达信号转化为高质量时频图像数据集，为智能家居和健康监护等应用提供可靠数据支持。
python线性回归预测pm2.5_李洪义——机器学习作业——1-线性回归：预测PM2.5,李宏毅,1LinearRegression,PM25...
1-Linear Regression：预测PM2.5注意：这篇博客的任何操作是在已经下载好Python的前提下，如果还没有下载Python，可以参考以下链接下载Pythonhttps://blog.csdn.net/qq_39346534/article/details/1069546621.作业目的：根据前9个小时采集的台湾环境监测所得的数据，用线性回归预测第10个小时的PM2.5的数值2. ...
实战17：GCN+LSTM图卷积神经网络预警预测 完整代码数据集
实战17：GCN+LSTM图卷积神经网络预警预测 完整代码数据集
Python吴恩达机器学习作业 1 - 线性回归
机器学习吴恩达-练习题1
【AI智能体】Coze 打通MySql实现数据报表展示应用搭建详解
Coze 打通MySql实现数据报表展示应用搭建详解
数学建模模型总结
这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料，已经经过了本人的筛选和整理，希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助！
吴恩达线性回归ex1python实现
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 1.简单练习 输出一个5*5的单位阵 A=np.eye(5) A array([[1., 0., 0., 0., 0.], [0., 1., 0., 0., 0.], [0., 0., 1., 0., 0.], [0., 0., 0., 1., 0.], [0., 0., 0., 0., 1.]]) 2.单
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Python机器学习笔记-1（线性回归）
1.单变量线性回归 导入包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 导入数据集 path = 'ex1data1.txt' data = pd.read_csv(path, header=None, names=['Population', 'Profit'])#names列名 在开始任何任...
汉书HE8，好用的汇编代码编写工具
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jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.
该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包
吴恩达作业1+python+线性回归
#运用梯度下降法求解线性回归，是不是有点大材小用；更新梯度时时自己计算的偏导公式，可不可以自动实现。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def computeCost(X,y,theta): #计算代价函数 inner=np.power(((X * theta.T)-y),2) #theta.T 矩阵的转置， 总体梯度下降法，theta就是我们要不断更新的参量 re
1-线性回归之单变量线性回归基本原理的python实现
文章目录单变量线性回归基本原理的python实现1大环境准备2jupyter工作路径的更改3单变量线性回归2.1数据读取2.2特征构造2.3其他准备2.4线性回归主体2.4.1计算代价函数2.4.2梯度下降+拟合2.4.3实际调用并拟合线性回归参考文章 单变量线性回归基本原理的python实现 1、看了吴恩达机器学习课程关于线性回归的讲述，这个文章是对应该课程的线性回归练习 2、代码是看了网上有人分享的线性回归的python版本实现，这篇文章是结合代码做了讲解 1大环境准备 先建立虚拟环境 # 建立
机器学习之python实现线性回归1线性回归的原理介绍
通常我们学习机器学习都是从线性回归模型开始的。线性回归模型形式简单、易于建模，但是我们可以从中学习到机器学习的一些重要的基本思想。 回归一词的由来： 这个术语是英国生物学家兼统计学家高尔顿在1886年左右提出来的。人们大概都注意到，子代的身高与其父母的身高有关。高尔顿以父母的平均身高X作为自变量，其一成年儿子的身高Y为因变量。他观察了1074对父母及其一成年儿子的身高，将所得(X, Y)值标在直角...
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