python计算一元线性回归拟合方程

最新推荐文章于 2025-04-05 22:04:31 发布
原创 最新推荐文章于 2025-04-05 22:04:31 发布 · 4k 阅读 · 17 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 

# 导入sklearn库下的linear_model类
from sklearn import linear_model

# 一元线性回归
# 转化自变量数据为矩阵
x = [[6], [8], [10], [14],</
最低0.47元/天 解锁文章
线性回归---Python实现
sinat_34022298的博客
08-07 1240
线性回归简述在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的 最小平方函数 对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。预测模型： Y = X转置 * W （其中W为回归系数矩阵） 损失函数： 均方误差
Python实现一元线性回归
捡垃圾的朵
08-13 574
Python实现一元线性回归
线性回归原理及python实现
08-24
文件为pdf格式，详细叙述了线性回归原理，并对一元线性回归和二元线性回归附上了python示例代码。 博客地址：https://blog.youkuaiyun.com/Albert201605/article/details/81984974
python 线性回归求系数
09-13
python求系数，包含矩阵如何转置，求逆以及点乘积，直接运行即可，如果数据大，则读文件即可
python计算线性回归方程
qq_54440291的博客
10-28 3232
野鸡大学大二机械系学生，最近做大物实验处理数据有用到计算线性回归方程，正好在自己慢慢啃python，于是在一个摸鱼的下午敲了这段代码。希望能给各位初学者一点点帮助！ 欢迎各位python新手一起来交流讨论呀！也欢迎各位大佬指正不足之处！ ​ import ast n=int(input("请输入数据的个数:")) a=n-1#a为列表索引的下标 x=ast.literal_eval(input("请输入x的值，中间用逗号隔开:")) y=ast.literal_eval(input("请输入y的值，中
Python实现线性回归（sklearn工具包、jupyter平台）
chencxiaobai的博客
08-05 1209
Python实现线性回归（最小二乘法、梯度下降法）与三种梯度下降法的优劣对比。
Python 线性回归方程计算，导入EXCEL数据，计算线性拟合函数K和B值，并用图像展现样本数据和拟合函数
05-31
在这个项目中，我们将深入探讨如何使用Python来执行线性回归分析，这包括从Excel文件中导入数据、计算线性拟合函数的系数（K和B）以及可视化样本数据与拟合函数。我们将主要涉及以下几个关键知识点： 1. **数据导入...
Python实现一元线性回归曲线拟合与简单基本训练图
dongbao520的博客
04-17 3540
一元线性回归拟合 例子如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author's_name_is_NIKOLA_SS # 导入sklearn库下的linear_model类 from sklearn import linear_model #导入matplot 专用绘图函数库 import matplotlib.pyplot as plt # 一元线性回归 # 转化自变量数据为矩阵 x = [[0.8],[3], [5], [7], [8.6]]
用python实现一元线性回归模型
最新发布
weixin_70682362的博客
04-05 1076
0000下面为你展示如何用 Python 实现一元线性回归模型。一元线性回归模型的基本形式为yβ0​β1​xϵ，其中y是因变量，x是自变量，β0​是截距，β1​是斜率，ϵ是误差项。
python实现一元线性回归方程
seabyeolbe的博客
10-21 1107
利用最小二乘法，计算出一元线性回归方程，可以直接调用函数。这里采用的是t检验，数据来源于1990-2012年国内生产总值与成品刚才需求量的统计数据。代码主体用python来实现的，图片是用matlab实现的(个人感觉matlab做出来的图片呈现出来的效果更好一些)。当然也可以在python中绘制图像，这个是个人习惯问题啦。至于理论部分，可以去看看网络上其他优秀博主的讲解，很多资源，这里就不再赘述了。根据自己的需求，可以修改alpha。其实可以观看的R值出来这里的原始数据和回归直线，总体偏差不算太大。
一元线性回归.rar_一元回归预测_线性回归_线性回归 矩阵_线性回归拟合_预测 一元
07-15
包括基于矩阵运算计算回归系数并添加趋势线，基于多项式拟合计算回归系数并添加趋势线，借助回归分析程序包计算回归系数并估计检验统计量，及预测和各统计量。
pytorch拟合一元一次函数
12-21
pytorch拟合一元一次函数1. 自定义网络2. 使用卷积网络   拟合函数y=a×x+by=a\times x+by=a×x+b，其中a=1,b=2a=1,b=2a=1,b=2。 1. 自定义网络 import torch import numpy as np class Net: def __init__(self): self.a = torch.rand(1, requires_grad=True) self.b = torch.rand(1, requires_grad=True) self.__parameters = di
Python实现线性回归（公式推导+源代码）
热门推荐
11-11 1万+
写这篇文章之前，首先要对自己做一个小小的反思，很多时候在学习新技术的时候，看到出了什么什么框架，在这个框架上什么什么方法可以直接拿过来用，这样的好处就是我们可以减少写代码量，几个函数就可以帮我们解决需要写几十行代码才能解决的问题。这样看起来很好是建立在你对这个函数的底层有一个深入研究，如果你是一个新手，第一次你可能在网上查阅资料明白一个大概，但是你下次还是不会，究其原因：知其然，而不知其所以然。 对我而言，我身上也存在着这种通病，为了能：知其然，知其所以然。于是乎，我打算在学习机器学习算法的过程中，不调用
Python线性回归标准方程
rubyw的博客
01-22 463
【代码】Python线性回归标准方程。
使用Python实现线性回归
qq_46906413的博客
12-07 1万+
实验目的 使用Python实现线性回归 实验原理 使用最小二乘法进行线性回归，采用均方误差来表示误差，使用梯度下降法进行最小化误差。 实验内容（表格区域可拉长） （1）已知样本输入和标签如x.txt和y.txt所示，试使用Python求出i.) y=2x+2；ii.) y=x+3；iii.)y = 3x-1这三条直线哪个更加接近于样本给出的值。 （2）对于上述数据，采用线性回归拟合出该线性方程。 （要求：采用直接读取文件的方式，不要复制粘贴。） import numpy as np import matpl
线性回归python实现
qq_23413535的博客
07-26 5134
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。本文首先介绍了最小二乘法求解线性回归的推到过程，然后使用python实现了最小二乘法，并对实验数据进行了简单评估......
python数据分析从入门到进阶：线性回归和正则化
pythonhy的博客
03-02 1733
python数据分析从入门到进阶：线性回归和正则化
python一元线性回归算法_手写算法—Python代码实现一元线性回归
weixin_35452206的博客
02-09 2860
简述线性回归模型是机器学习里面最基础的一种模型，是为了解决回归问题，学习机器学习从线性回归开始最好，网上关于机器学习的概述有很多，这里不再详细说明，本博文主要关注初学者常见的一些问题以及本人的一些思考和心得，然后会用Python代码实现线性回归，并对比sklearn实现的线性回归，会以实例的方式展现出来。假设函数、损失函数和梯度下降法首先，我们利用sklearn包来生成一组一元回归数据集impor...
一元线性回归（Python）
Hry031012的博客
07-03 1万+
一元线性回归原理以及Python实现例子
Python实现一元线性回归方程的最小二乘法
求解一元线性回归方程，需要计算出最佳拟合直线的参数a（斜率）和b（截距）。最小二乘法通过设定代价函数为误差平方和，然后找到使代价函数最小化的参数值。 7. Python代码实现步骤 - 导入必要的库，如NumPy和SciPy...
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值