使用python3 学习了线性回归的api分别使用逻辑斯蒂回归 和 随机参数估计回归 对良恶性肿瘤进行预测我把数据集下载到了本地，可以来我的git下载源代码和数据集:https://github.com/linyi0604/kaggle 1import numpy as np2import pandas as pd3from sklearn.cross_validation import train_test_split4from sklearn.preprocessing import StandardScaler5from sklearn.linear_model import LogisticRegression, SGDClassifier6...
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) # 生成 -1 到 1之间 分成100份
# print(train_x)
noise = np.random.randn(*train_x.shape) * 0.3
train_y = 2 * train_x + noise # 给每一个点加上噪音
# print(noise)
plt.plot(train_x, train...
Python语言实现线性回归的步骤有：导入所要用到的库，读取数据并进行预处理。分析数据以及建立线性回归模型，并进行模型训练检验模型效果通过使用python语言来实现线性回归是非常方便的，因为它提供了多个现成的库，比如可以使用numpy.linalog.lstsq，pandas.ols以及scipy.stats.linregress等，在本文中将使用sklearn库的linear_model.LinearRegression，它支持任意维度，非常好用。【推荐教程：Python教程】二维直线例：线性方程y...
目录
什么是梯度下降法怎么用梯度下降法进行拟合（以BGD为例）其他改进形式梯度下降法（SGD+MBGD）
什么是梯度下降法
梯度下降算法原理讲解——机器学习 原理网上有很多，这个博客比较详细友好
怎么用梯度下降法进行拟合（以BGD为例）
一道作业题： 随机产生20个点，用线性回归拟合，并画出迭代次数与总损失值的关系曲线图和拟合结果图。怎么拟合一道直线呢？先把直线方程设出来，h为预测函数 现在需要求解最佳的θ0\theta_0θ0?和...
本文作者：黄佳，新加坡埃森哲公司高级顾问，人工智能专家，机器学习和云计算高级工程师，参与过公共事业、医疗、金融等多领域大型项目。著有《零基础学机器学习》，《SAP程序设计》，《SAP高级应用开发》，《SAP业务数据传输指南》。写在前面
说到机器学习，大家可能会马上联想到艰深的算法，复杂的公式和高等数学。的确，算法和高等数学确实是机器学习时的基础知识储备。不过，我们也可以用比较浅显易懂的方法介绍一些机器学习相...
python实现吴恩达机器学习线性回归ex.1.2
不多BB，直接上链接：https://blog.csdn.net/scum_JAKE/article/details/108796869 上节讲了一半，一共两个数据集，只讲了前一个，那么数据集中的ex1data2应该怎么做呢？ 大同小异，先整理下数据信息： 数据为房子面积，房间个数，房子价格，共有47组数据。
小异
直接讲不同的地方，数据归一化，房间数与面积与价格相差实在太多，因此会在预测时候造成一定影响，因此需要将各个数据控制的相...
找了很多资料发现好像大家的线性回归都是用sklearn来实现的，作为一个不会用sklearn的小白，寻找了多篇无果后 决定自己用一些比较基础的模块来实现线性回归的梯度下降算法。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx_data = np.array([1,2,3,4,5])
y_data = np.array([1,2,3,4,5])a = 0.163
b = np.random.random()
k = np.random.random()
epochs = 1000设置最简单的y=x函数来进行拟合，设置学习率为0.163，训练次数...
转自：https://mp.weixin.qq.com/s/XVgNP2OJUiOQzrODetYjYQ
对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。这种方法已经存在了 200 多年，并得到了广泛研究，但仍然是一个积极的研究领域。由于良好的可解释性，线性回归在商业数据上的用途十分广泛。当然，在生物数据、工业数据等领域也不乏关于回归分析的应用。另一方面，Python 已成为数据科学家首选的编程语言，能够应用多种方法利用线性模...
前言
本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。
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对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。这种方法已经存在了 200 多年，并得到了广泛研究，但仍然是一个积极的研...
本文用python实现线性回归算法
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Oct 11 19:25:11 2019
"""from sklearn import datasets, linear_model # 引用 sklearn库，主要为了使用其中的线性回归模块# 创建数据集，把数据写入到numpy数组
import numpy as np # 引用numpy库，主要用来做科学计算
import matplotlib.pyplot as plt # 引用matplotlib库，主要用来画图
data = np.array([[152,51],[156,53],[160,54],[164,55],[16...
本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理
最基本的机器学习算法必须是具有单个变量的线性回归算法。如今，可用的高级机器学习算法，库和技术如此之多，以至于线性回归似乎并不重要。但是，学习基础知识总是一个好主意。这样，您将非常清楚地理解这些概念。在本文中，我将逐步解释线性回归算法。
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想法和公式
线性回归使用非常基本的预测思想。公式如下：
Y = C + BX
我...
一.理论基础
1.回归公式 对于单元的线性回归，我们有：f(x) = kx + b 的方程(k代表权重，b代表截距）。 对于多元线性回归，我们有： 或者为了简化，干脆将b视为k0x0,，其中k0为1，于是我们就有： ２.损失函数 3.误差衡量 MSE,RMSE,MAE越接近于0越好，R方越接近于1越好。
MSE平均平方误差(mean squared error)
RMSE，是MSE的开根号 MAE平均绝对值误差(mean absolute error)
Ｒ方 ...
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression#把数据转化成pandas的形式，在列尾加上房价PRICE
boston_dataset=datasets.load_boston()
data=pd.DataFrame(boston_dataset.data)
data.columns=boston_dataset.feature_names
data['PRICE']=boston_dataset.target
# print(data.columns)# 取出房间数和房价并转化成矩...
线性回归 优点：结果易于理解，计算上不复杂 缺点：对非线性的数据拟合不好 适用数据类型：数值型和标称型数据 horse=0.0015*annualSalary-0.99*hoursListeningToPulicRadio 这就是所谓的回归方程，其中的0.0015和-0.99称作回归系数， 求这些回归系数的过程就是回归。一旦有了这些回归系数，再给定输入，做预测就非常容易了 具体的做法就是用回归系数乘以输入值，再将结果全部加...
#数据集
$$D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)}$$
其中：$\x_i=(x_i1;x_i2;...,x_id)$ 每个数据d个属性
#单属性，二分类
分类面：$\f(x) = omiga*x + b$
最小二乘法求omiga、b
优化函数：$$\min sum_{i = 1}^m (f(x_i) - y_i)^2$$
