n是特徵數量
xi是第i個特徵值
這可以用更簡潔的向量公式表示，博主有點懶不想打了
我們在訓練線性回歸模型的時候，需要找到最小化均方誤差（mse）的引數
找到使成本函式最小的模型引數值就可以啦
以下就是簡單實現線性回歸的**
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = 2*np.random.rand(100,1)#生成100行一列的隨機數樣本值
y = 4+3*x+np.random.rand(100,1)#生成結果值
x_b = np.c_[np.ones((100,1)),x]
theta_best = np.linalg.inv(x_b.t.dot(x_b)).dot(x_b.t).dot(y)#利用標準方程的公式
x_new = np.array([[0],[2]])
x_new_b = np.c_[np.ones((2,1)),x_new]
y_predict = x_new_b.dot(theta_best)
plt.plot(x_new,y_predict,"r-")
plt.plot(x,y,"b.")
plt.axis([0,2,0,15])
plt.show()
#sklearn-learn 的等效**
from sklearn.linear_model import linearregression
lin_reg = linearregression()
lin_reg.fit(x,y)
print(lin_reg.predict(x_new))
機器學習實戰之線性回歸
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機器學習實戰之線性回歸
線性回歸原理與推導 如圖所示，這時一組二維的資料，我們先想想如何通過一條直線較好的擬合這些散點了？直白的說 盡量讓擬合的直線穿過這些散點 這些點離擬合直線很近 目標函式 要使這些點離擬合直線很近，我們需要用數學公式來表示。首先，我們要求的直線公式為 y xtw。我們這裡要求的就是這個w向量 類似於l...
線性回歸 機器學習實戰筆記
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