今天我們來討論機器學習的另乙個領域---**；首先我們來討論利用線性回歸來**數值型資料。利用線性回歸進行**的過程就是求解回歸係數的過程，求出回歸係數後進行係數與特徵值乘積求和即可，這裡我們使用最小二乘法進行求解：ex0.txt （提取碼：dbe2）
def loaddataset(filename):
numfeat = len(open(filename).readline().split('\t')) - 1
datamat = ; labelmat =
fr = open(filename)
for line in fr.readlines():
linearr =
curline = line.strip().split('\t')
for i in range(numfeat):
return datamat,labelmat
def standregres(xarr,yarr):
xmat = mat(xarr); ymat = mat(yarr).t
xtx = xmat.t*xmat
if linalg.det(xtx) == 0.0:
print "this matrix is singular, cannot do inverse"
return
ws = xtx.i * (xmat.t*ymat)
return ws
實現標準線性回歸
線性回歸是假設特證滿足線性關係，根據給定的訓練資料訓練乙個模型，即回歸方程，並用此模型進行 回歸 求回歸係數的過程。具體做法是用回歸係數乘以輸入值，將結果相加，得到 值。它是一種針對數值型資料的監督學習方法。適用於數值型，如果是標稱型或名義型的資料，需要轉為數值型資料 對於非線性資料擬合較差 資料集...
回歸學習 線性回歸
匯入資料 from sklearn.datasets import load boston boston load boston print boston.descr 資料分割 from sklearn.cross validation import train test split import ...
線性回歸模型 線性回歸模型
回歸的思想和分類有所不一樣，分類輸出的結果為離散的值，回歸輸出的是乙個連續型的值。線性回歸的思想就是試圖找到乙個多元的線性函式 當輸入一組特徵 也就是變數x 的時候，模型輸出乙個 值y h x 我們要求這個 值盡可能的準確，那麼怎麼樣才能做到盡可能準確呢？其中 表示實際值，表示 值 其中 表示實際值...