Python线性回归标准方程

最新推荐文章于 2024-09-10 11:06:02 发布

rubyw

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分类专栏：机器学习文章标签： python 线性回归开发语言算法

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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on 2024.1.22

@author: rubyw
"""

import numpy as np
from numpy import genfromtxt
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.genfromtxt('一元线性回归.csv', delimiter=',')
x_data = data[:

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线性回归---Python实现

sinat_34022298的博客

08-07

1221

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计算一元线性回归拟合方程

Memory_and_Dream的博客

04-29

3970

# 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], [18]] y = [[7], [9], [13], [17.5], [18]] # 现在只能用二元矩阵 # print(x) # print(y) # 调用线性回归函数 c...

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python计算线性回归方程

qq_54440291的博客

10-28

3206

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

1131

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实现线性回归（公式推导+源代码）

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线性回归方程绘制

07-01

plt.title('Python线性回归方程绘制') plt.xlabel('Feature') plt.ylabel('Target') plt.legend() # 显示图形 plt.show() ``` 在这个例子中，`绘制.py` 文件可能包含了以上代码，用于展示如何用Python绘制线性回归...

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

3. **K和B值**：线性回归方程的一般形式为y = Kx + B，其中K是斜率（或权重），B是截距。在Python中，K对应于`coef_`属性，B对应于`intercept_`属性。 4. **数据可视化**：`matplotlib`库可以帮助我们绘制样本数据...

Python-多元线性回归方程比较最小二乘法与梯度下降法

01-21

最小二乘法是先将方程自变量与因变量化为系数矩阵X，再求该矩阵的转置矩阵（X1），接着求矩阵X与他的转置矩阵的X1的乘积（X2），然后求X2的逆矩阵。最后整合为系数矩阵W，求解后分别对应截距b、a1、和a2。可见计算一...

Python实现多元线性回归方程梯度下降法与求函数极值

12-21

线性回归方程通常表示为 `Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn`，其中 `Y` 是因变量，`X1, X2, ..., Xn` 是自变量，`β0, β1, β2, ..., βn` 是模型参数。梯度下降法是优化算法的一种，常用于求解多元线性...

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

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

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

线性回归python实现

qq_23413535的博客

07-26

5064

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......

线性回归python实现详解（附公式推导）