【五】机器学习之路——线性回归python实现(1)

最新推荐文章于 2024-08-21 10:57:28 发布
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分类专栏： 机器学习
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这篇博客介绍了如何使用Python的matplotlib, numpy, pandas和sklearn库实现线性回归。内容包括matplotlib的可视化功能，numpy的矩阵运算，pandas的数据处理，以及sklearn的机器学习模型。作者强调理论与实践结合，鼓励读者逐步学习并实践。" 112627601,10540502,Vercel：从GitHub Pages到免费高效的前端托管平台,"['Vercel', 'GitHub', '前端开发', '网站托管', '免费服务']

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  上一篇博客线性回归里提到了如何利用线性回归的方法解决房价预测的问题，理论知识大家已经了解了，现在来说一下如何用python代码来实现这个方法，个人感觉机器学习的理论掌握占8成，编码占2成，在这里编码只不过是将理论计算让计算机来实现而已，python入门较容易，没学过python没关系，慢慢进步。


  首先介绍一下python里线性回归用到的库，python很强大的功能就是这些库，实现代码的过程中不需要你手动的一行一行去敲每一个算法功能，这些库函数帮你搞定，这里先介绍我们线性回归里用到的库，后面我们遇到什么再慢慢介绍。


matplotlib

  matplotlib是python中一个可视化工具，学过matlab的同学应该都了解matlab里的plot函数，就是将数据可视化显示的一个命令函数。其中很多函数比较类似matlab里的命令，详细的用法网上很多帖子都有详细讲解，大家可以参考优快云里博主“龙哥盟飞龙“的Matplotlib 入门教程，写的很入门也很详细。

  主要我们以后见的很多的估计就是下面这行代码：

最低0.47元/天 解锁文章
机器学习——线性回归的代码实现
KujyouRuri的博客
06-21 521
这里写目录标题利用最小二乘法实现代码利用梯度下降法实现代码利用sklearn库来实现 利用最小二乘法实现代码 0.引入依赖 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 1.导入数据 points=np.genfromtxt('data.csv',delimiter=',') points[0,0] # 提取出ponits中的第一列数据和第二列数据，分别作x,y x=point[;,0] ## 第一列 y=point[;,1] ##第二
【Python机器学习】线性模型——线性回归
weixin_39407597的博客
01-06 511
线性回归，又叫普通最小二乘法，是回归问题最简单也是最经典的线性方法。线性回归寻找参数w和b，使得对训练集的预测值与真实的回归目标值y之间的均方误差最小。
机器学习线性回归实例Python实现
我的梦境传说
04-17 573
导入依赖包 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 生成直线数据并加入噪音画图显示 train_x = np.linspace(-1, 1, 100) #...
使用numpy实现机器学习线性回归
wch1171215015的博客
03-07 1026
初学机器学习，记录一下，如有错误请指出。
python线性回归_用Python实现线性回归算法
weixin_39823017的博客
11-21 222
前几天我们介绍了线性回归模型的原理，今天我们主要来看如何用Python代码将线性回归写出来。首先，打开我们的jupyter notebook，把常用的一些包都加载上吧：import numpy as npimport pandas as pd然后，加载我们的线性回归模型：from sklearn.linear_model import LinearRegression数据集就选择sklearn包自...
机器学习——线性回归介绍及案例实战的数据集（客户价值数据表）
04-06
本资源适用于多元线性回归的Python代码实现，是小编的机器学习——线性回归介绍及案例实战的数据集
机器学习线性回归算法——原理+python详细代码解析（sklearn）
最新发布
qq_45932996的博客
08-21 3958
线性回归算法作为经典的机器学习算法之一，拥有极为广泛的应用范围，深受业界人士的青睐。该算法主要用于研究分析响应变量如何受到特征变量的线性影响。其通过构建回归方程，借助各特征变量对响应变量进行拟合，并且能够利用回归方程进行预测。鉴于线性回归算法较为基础、简单，所以比较容易入门。线性回归算法是一种较为基础的机器学习算法，基于特征（自变量、解释变量、因子、协变量）和响应变量（因变量、被解释变量）之间存在的线性关系。线性回归算法的数学模型为：y=α+β1x1+β2x2+…+βnxn+ε。
机器学习——线性回归
04-26
完成一个线性回归的算法，其中train.npz是数据 读取数据的方式为： import numpy as np data = np.load("train.npz") x_array,y_array = data['x'],data['y'] 其中x_array是对2000组特征，每个特征为五维,y_array是...
机器学习——单变量线性回归详解
12-22
单变量线性回归是机器学习领域中最基础的预测模型之一，它用于建立因变量（目标变量）与一个自变量（特征变量）之间的线性关系。本文将深入探讨单变量线性回归的实现过程，包括数据预处理、模型构建、参数优化以及...
Machine_Learning（线性回归习题：python版）
LIve1AnD1LeARN的博客
08-06 354
第六章习题 ①创建一个ex1.txt文件，内容为eye(5) ②文件重命名为ex1.m，在octave中将当前路径改为文件ex1.m的路径下 ③octave中输入run(‘ex1.m’)
Python机器学习入门--线性回归学习笔记
m0_55202222的博客
02-25 597
机器学习的回归类模型中除了线性回归，还有逻辑回归，岭回归等等，这类模型主要用于预测类问题，模型的好坏要根据模型的精度来评判。
机器学习-线性回归python实践【1】
ssjdoudou的博客
10-20 1万+
写在最前面： 线性回归是机器学习最简单的模型，用来寻找最佳拟合曲线。我曾经在数模比赛时用过，虽然只拿了省二。 优点是：易于理解，计算简单 缺点是：对于非线性的数据拟合效果不好 适用数据类型：数值型和标称型数据 今天简单介绍下最小二乘法(ordi least squares) 这是一组样例数据的的散点图，目的很简单，得到该组数据的最佳拟合曲线 第一个函数打开用tab键分隔的文本文件，文件的每一行...
机器学习之线性回归及其python实现(一)
SCUhzs
03-27 574
前言：萌新整理了一些上课笔记，以及一些课外资料，网课资料等，稍稍总结一下 --------------------------------正文分割线------------------------------------------ 文章目录1.基本形式和常见类别1.1 基本形式1.2 常见类别2.定义3.确定模型的思路4.损失函数5.多元线性回归5.1 基本原理5.2 损失函数5.3 最小二...
机器学习：线性回归
Little_mosquito_的博客
10-19 392
z=f(x,y) 在 点 P(x,y) 处 的梯 度方 向 与 点 P 的等高线 f(x,y)=c在这点的法向量的方向相同，且从数值较低的等高线指向数值较高的等高线；利用迭代点Xk处的一阶导数（梯度）和二阶导数 对目标函数进行二次函数近似，然后把二次函数的极小点作 为新的迭代点。方差：度量同样大小的训练集的变动所导致的学习性能变化，刻画数据扰动所造成的影响；函数z=f(x,y)在点P沿哪个方向变化的速率最大，这个方向就是梯度的方向；偏差：度量学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，刻画算法本身的拟合能力；
机器学习之线性回归（python）
PY洋洋
01-07 5999
一、基本概念 二、概念的数学形式表达 三、确定w和b 1.读取或输入数据 2.归一化、标准化 2.1 均值 2.2 归一化 2.3 标准化 3.求解w和b 1.直接解方程 2.最小二乘法（least square method）求解： 4. 评估回归模型 四、sklearn中的线性回归
机器学习——线性回归实践
生活如此美好，致敬每一个热爱“热爱”的人！
02-24 2210
主要内容： 线性回归方程实现 梯度下降效果 对比不同梯度下降策略 建模曲线分析 过拟合与欠拟合 正则化的作用 提前停止策略 1.实验目标分析 import numpy as np import os %matplotlib inline import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['axes.labelsize'] = 14 plt.rcParams['xtick.labelsize'] = 12 ..
python学习——线性回归
Annaaphq的博客
08-09 1万+
线性回归模型
线性回归python实现详解（附公式推导）
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Demon_LMMan的博客
02-24 1万+
目录1线性回归1.1简单线性回归1.2 多元线性回归1.3 使用sklearn中的线性回归模型 1线性回归 1.1简单线性回归 在简单线性回归中，通过调整a和b的参数值，来拟合从x到y的线性关系。下图为进行拟合所需要优化的目标，也即是MES（Mean Squared Error)，只不过省略了平均的部分（除以m）。 对于简单线性回归，只有两个参数a和b，通过对MSE优化目标求极值（最小二乘法），即可求得最优a和b如下，所以在训练简单线性回归模型时，也只需要根据数据求解这两个参数值即可。 下面使用波士顿
机器学习 --- 线性回归
学习日常分享
06-16 9858
线性回归是属于机器学习里面的监督学习，与分类问题不同的是，在回归问题中，其目标是通过对训练样本的学习，得到从样本特征到样本标签直接的映射，其中，在回归问题中，样本的标签是连续值。线性回归是一类重要的回归问题。在线性回归中，目标值与特征直接存在线性关系。 本实训项目介绍线性回归模型的类别和性能度量等知识，并基于sklearn线性回归面向解决房价预测问题。 第1关：简单线性回归与多元线性回归 任务描述 本关任务：根据本节课所学知识完成本关所设置的选择题。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握：1.简单线性回归
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