python實現線性回歸

線性回歸模型是機器學習中最基礎的演算法，同時也在工業上得到很大應用。編碼實現該方法，可以對其有個透徹理解。

回歸模型：

目標函式：

對目標函式求偏導：

更新引數：

樣本矩陣表示：

python**實現：

import numpy as np

class linear(object):
def __init__(self):
self.w=none
self.b=none
def loss(self,x,y):
num_feature=x.shape[1]
num_example=x.shape[0]
h=x.doc(self.w)+b
loss=0.5*np.sum(np.square(h-y))/num_example #數字
dw=x.t.dot(h-y)/num_example
db=np.sum(h-y)/num_example
return loss,dw,db
def train(self,x,y,learning_rate=0.01,iter=1000):
num_feature=x,shape[1]
num_example=x.shape[0]
loss_list=
self.w=np.zeros((num_feature,1))
sel.b=0;
for i in range(iter):
loss,dw,db=loss(x,y)
self.w+= -learning_rate*dw
self.b+= -learning_rate*db
if i%500==0:
print('iter=%d,loss=%f'%(i.loss))
return loss_list
def predict(self,test):
return test.doc(self.w)+self.b

python實現線性回歸

定義 線性回歸在假設特徵滿足線性關係，根據給定的訓練資料訓練乙個模型，並用此模型進行 文中只介紹了簡單的概念，不涉及公式的證明等。從最簡單的一元線性關係介紹,假設有一組資料型態為 y theta x，其中 x y 我們根據 x,y 模擬出近似的 theta 引數值，進而得到 y theta x 模型...

python實現線性回歸

線性回歸模型是最簡單的機器學習模型，基礎可以從線性回歸模型開始入手，慢慢地過渡到非線性回歸以及神經網路模型。1.概念 2.線性回歸 簡單回歸 乙個自變數輸入，y x是一對一的關係，對映到幾何上來說就是二維座標系的直線方程，可表示為y 多元回歸 多個自變數，改變維度的大小。即 3.最小二乘法 通過向量...

python實現線性回歸

線性回歸模型特點 一維y ax 求a。然後對未知x進行 就是線性回歸 線性回歸的一般性表示 這個公式是由1維推廣過來的。左邊公式中x的0次冪是1所以可以推出時0到n的和。可以推出右邊公式兩個矩陣相乘。l為損失函式 損失函式用的歐幾里得距離公式 為了讓損失最小，l應該為導數為0的點。對損失函式公式進行...