自定义线性回归模型的Python实现

最新推荐文章于 2025-04-11 20:43:45 发布

数据科学智慧

最新推荐文章于 2025-04-11 20:43:45 发布

阅读量182

点赞数

文章标签：线性回归 python 算法 Python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Meta_C/article/details/133074934

版权

Python 专栏收录该内容

310 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何用Python自定义实现线性回归模型，详细讲解了模型的训练和预测方法。通过一个身高预测体重的示例，展示了模型的使用过程，帮助读者理解线性回归的基本原理和实现步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

线性回归是一种常用的机器学习算法，用于建立输入变量与连续目标变量之间的线性关系模型。在本文中，我们将通过自定义实现一个简单的线性回归模型，以帮助您更好地理解其原理和实现方式。

首先，我们需要导入必要的Python库，包括NumPy和Matplotlib，以便进行数值计算和结果可视化。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们定义一个LinearRegression类，其中包含模型的训练和预测方法。

class LinearRegression:
    def

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

数据科学智慧

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

Python线性回归模型实现波士顿房价预测

09-14

在深入探讨Python线性回归模型实现波士顿房价预测之前，有必要先了解线性回归的基础知识和其在房价预测中的应用场景。线性回归是一种广泛应用于统计学的建模技术，用于探索两个或更多个变量间是否存在某种线性关系。...

机器学习——线性回归的自定义实现

WJWFighting的博客

07-30

961

一 线性回归（Linear Regression） 1. 线性回归概述　　回归的目的是预测数值型数据的目标值，最直接的方法就是根据输入写出一个求出目标值的计算公式，也就是所谓的回归方程，例如y = ax1+bx2，其中求回归系数的过程就是回归。那么回归是如何预测的呢？当有了这些回归系数，给定输入，具体的做法就是将回归系数与输入相乘，再将结果加起来就是最终的预测值。说到回归，一般指的都是线...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【线性回归】| Linear Regression实现示例

Clichong

03-26

341

# 首先观察一下数据的分布 import pandas as pd # 读取数据集 df = pd.read_csv('E:/学习/机器学习/pytorch教程与数据集/Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials-master/lesson04-简单回归案例实战/data.csv') df.head(5) x y 0 32.502345 31.70

深入解析线性回归（Linear Regression）实现

weixin_43749805的博客

06-20

489

线性回归是机器学习中最常见且基础的算法之一。它被广泛应用于预测连续数值型变量的任务，如房价预测、销售预测等。本文将介绍线性回归的原理，并通过一个Python代码实例详细解析其实现过程。

笔记——线性回归的实现

chairon的博客

08-03

216

1. 简单线性回归 import numpy as np from metrics import r2_score class SimpleLinearRegression1: def __init__(self): """初始化SimpleLinearRegression模型""" self.a_=None self.b_=None def fit(self,x_train,y_train): """根据训练数据集x_trai

Python实现多元线性回归

热门推荐

ERICWONH的博客

04-12

21万+

Python实现多元线性回归 线性回归介绍 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。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变...

使用Python和NumPy实现线性回归模型

weixin_43800175的博客

03-05

394

使用Python和NumPy实现线性回归模型

线性回归代码python的实现包括所需数据集

10-14

本文将详细讨论如何使用Python实现线性回归，并提供所需的数据集。对于刚刚接触机器学习的初学者，这是一个很好的起点。首先，让我们了解线性回归的基本概念。线性回归是一种建立因变量（目标变量）与一个或多个自...

8种用Python实现线性回归的方法对比详解

09-19

使用Pandas的数据框功能，可以应用线性回归模型到每一列，适合处理面板数据或对多列进行回归分析。每种方法都有其优缺点。Scipy和numpy的方法简单快速，但功能有限；Statsmodels和sklearn提供更多的统计特性，但...

PyTorch 框架实现线性回归：从数据预处理到模型训练全流程

01-17

在本文中，我们将通过PyTorch框架实现线性回归模型的构建，并且会涵盖从数据预处理到模型训练的全流程。为了更加高效地完成这一过程，我们将利用PyTorch内建的模块来代替原本可能需要自行编写的自定义函数。通过这样...

基于pytorch的logistic与softmax回归模型python代码

12-11

- **PyTorch实现**：在`3logistic-zero.py`和`3logistic-torchnn.py`中，可以看到如何构建PyTorch的Logistic回归模型，包括定义模型结构、损失函数和优化器，以及训练和评估模型。 2. **Softmax回归** - **概念**...

python多元线性回归及三维可视化

weixin_45414380的博客

11-23

5058

参考链接：https://www.jianshu.com/p/d2b926c458d9 目标函数：Y=A*X1+B*X2+C 代码： import pandas as pd import numpy as np from io import StringIO from urllib import request import matplotlib.pyplot as plt from mp...

自实现线性回归案例

weixin_47642634的博客

03-15

239

自实现线性回归案例： 线性回归原理：构建模型 y = w1x1 + w2x2 + …+wnxn + b 构建损失函数均方误差优化损失梯度下降实现线性回归的训练准备真实数据准备100个样本 x 特征值形状(100, 1) y_true 目标值 (100, 1) y_true = 0.8x + 0.7 假定x和y之间的关系 y = kx + b k ≈ 0.8b ≈ 0.7 流程分析： (100, 1) * (1, 1) = (100, 1) y_predict = x

Excel-Python对数据进行线性回归

qq_54347584的博客

03-14

1941

Excel与Python实现线性回归

python保留关键字详解

Python进阶之道

04-11

保留关键字是Python语言中具有特殊含义和功能的词汇，这些词汇构成了Python的语法基础。它们不可被重新定义或用作变量名、函数名等标识符，在代码中承担着控制程序逻辑、定义数据结构等重要职责。

Python中NumPy的数组操作

Dxy1239310216的博客

04-11

NumPy是Python中用于科学计算的基础库，其强大的数组操作功能使得处理大规模数据变得高效且简单。通过本文的介绍，你应该对NumPy数组的创建、索引、切片和基本运算有了基本的了解。NumPy还有许多其他高级功能，如广播机制、数组形状变换等，值得进一步探索和学习。

智能气候前沿：AI Agent结合机器学习与深度学习在全球气候变化驱动因素预测

2401_89571885的博客

04-07

1024

智能气候前沿：AI Agent结合机器学习与深度学习在全球气候变化驱动因素预测

人脸考勤管理一体化系统（人脸识别系统，签到打卡）

JerryBro的博客

04-06

1796

本项目是基于Flask、SQLAlchemy、face_recognition库的人脸考勤管理一体化系统。系统通过人脸识别技术实现员工考勤打卡、人脸信息采集、人脸模型训练等功能。项目采用前后端分离的技术框架，基于Flask轻量级Web框架搭建后端服务，结合HTML/CSS/JavaScript实现前端用户界面。

蓝桥杯比赛 python程序设计——封闭图形个数