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郑州做网站推广的公司,网站建设步骤电脑,兴义网站建设,重庆电子工程职业学院智慧校园网3.1 使用正规方程进行求解 3.1.1 简单线性回归 公式 #xff1a; y w x b y wx b ywxb 一元一次方程#xff0c;在机器学习中一元表示一个特征#xff0c;b表示截距#xff0c;y表示目标值。 使用代码进行实现#xff1a; 导入包 import numpy as np import matp…3.1 使用正规方程进行求解 3.1.1 简单线性回归 公式 y w x b y wx b ywxb 一元一次方程在机器学习中一元表示一个特征b表示截距y表示目标值。 使用代码进行实现 导入包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltX np.linspace(0, 10, num30).reshape(-1, 1) # 斜率和截距随机生成 w np.random.randint(1, 5, size1) b np.random.randint(1, 10, size1) # 根据一元一次方程计算目标值y并加上‘噪声’数据有上下波动 y X * w b np.random.rand(30,1) plt.scatter(X,y)# 计算斜率截距 #系数 X np.concatenate([X,np.full(shape[30,1],fill_value1)],axis1) X获取系数 coef_ np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y) w_ coef_[0,0] b_ coef_[1,0] print(正规方程算法计算系数,w_,b_)真实的系数 print(原始的数据斜率、截距,w,b)绘制图形 plt.scatter(X[:,0],y,colorred) plt.plot(X[:,0],X[:,0] * w_ b_,colorgreen)3.1.2 多元的线性回归 公式 y w 1 x 1 w 2 x 2 b y w_1x_1 w_2x_2 b yw1​x1​w2​x2​b 导入包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D # 绘制三维图像·# 转化为矩阵 x1 np.random.randint(-150, 150, size(300, 1)) x2 np.random.randint(0, 300, size(300, 1)) # 斜率和截距都是随机生成的 w np.random.randint(1, 5, size2) b np.random.randint(1, 10, size1) # 根据二元一次方程计算目标值y 并且加上“噪声”让数据上下波动 y x1 * w[0] x2 * w[1] b np.random.randn(300, 1) fig plt.figure(figsize(9,6)) ax Axes3D(fig) ax.scatter(x1,x2,y) #三维散点图 ax.view_init(elev10,azim-20) # 调整视角X np.concatenate([x1,x2,np.full(shape(300,1),fill_value1)],axis 1) X# 方程的系数 coef_ np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y) w1 coef_[0][0] w2 coef_[1][0] b_ coef_[2][0] print(正规方程求解的方程系数:,w1,w2,b_)print(真实方程系数,w,b)绘制拟合线段 fig plt.figure(figsize(9,6)) ax Axes3D(fig) ax.scatter(x1,x2,y,colorred) #三维散点图 ax.view_init(elev10,azim-20) # 调整视角 # 特征1x1 x np.linspace(-150,150,num500) y np.linspace(0,300,num 500) z x *w1_ y*w2_ b ax.plot(x,y,z,colorgreen)
http://www.huolong8.cn/news/11117/

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