人工智能基础_机器学习008_使用正规方程_损失函数进行计算_一元一次和二元一次方程演示_sklearn线性回归演示---人工智能工作笔记0048

这篇博客介绍了如何使用正规方程和sklearn库进行一元、二元线性回归的计算。通过实例展示了如何生成数据、计算目标值并添加噪声,接着利用正规方程求解线性回归的斜率和截距。同时,通过sklearn的LinearRegression模型验证了结果的准确性,并以散点图和三维图的形式直观呈现数据和拟合的直线。

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自然界很多都是正态分布的,身高,年龄,体重...但是财富不是.

然后我们来看一下这个y = wx+b 线性回归方程.

然后我们用上面的代码演示.

可以看到首先import numpy as np 导入numby 数据计算库

import matplotlib.pyplot as plt 然后导入图形画的库

然后:

X =  np.linspace(0,10,num =30).reshape(-1,1)

这段代码的意思是创建一个NumPy数组,其中包含从0到10的30个等间距数值,就是等差数列,然后将这个一维数组重塑为一个二维数组,其中每个元素都是一个单独的列。

在NumPy的`.reshape(-1, 1)`方法中,两个参数分别代表不同的含义。参数`-1`的功能

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