机器学习实战笔记 --- Python实现线性回归

最新推荐文章于 2024-01-22 19:13:26 发布

杨鑫newlfe

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分类专栏： Machine Learning Python 文章标签：机器学习 MachineLearning 线性回归 python

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本文详细探讨了如何使用Python进行机器学习中的线性回归实战，涵盖了从理论基础到实际代码实现的全过程，旨在帮助读者深入理解并掌握线性回归模型。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

# -*- codingutf-8 -*-
__author__ = 'yangxin_ryan'
from numpy import *
import matplotlib.pylab as plt


class Regression(object):

    def load_data_set(self, file_name):
        num_feat = len(open(file_name).readline().split('\t')) - 1
        data_mat = []
        label_mat = []
        fr = open(file_name)
        for line in fr.readlines():
            line_arr = []
            cur_line = line.strip().split("\t")
            for i in range(num_feat):
                line_arr.append(float(cur_line[i]))
            data_mat.append(line_arr)
            label_mat.append(float(cur_line[-1]))
        return data_mat, label_mat

    def stand_regres(self, x_arr, y_arr):
        x_mat = mat(x_arr)
        y_mat = mat(y_arr).T
        xTx = x_mat.

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