教師指導下的學習——是指資料資料已經有明確分類標籤的學習。
教師指導下的學習演算法實現中，通常為了驗證演算法的有效性，我們把資料分為兩組，一組用來對演算法的各項引數進行求解，稱為訓練，資料叫訓練資料；另外一組用來驗證演算法的有效性，稱為測試，資料叫測試資料。
如果乙個演算法對訓練資料效果比較差，稱這個演算法
是欠擬合。
如果乙個演算法對訓練資料效果很好，但對測試資料效果很差，稱這個演算法是過擬合。
如果乙個演算法對訓練資料和測試資料效果都很好，稱這個演算法是泛化性好。
在資料比較缺少的情況下，為了驗證演算法的有效性，可以採取交差驗證的方法，例如將乙個資料集分成隨機分成五份，然後將其中的乙份作測試集，其餘四份作訓練集進行訓練和測試。
對於一組資料尋找相互之間線性關係的方法叫線性
回歸。例如，一組關於披薩餅的直徑與**關係的資料：
（1）將資料用python進行視覺化操作
#線性回歸
import matplotlib.pyplot as pltx=[
[6],
[8],
[18],
[14],
[18]]
y=[[7
],[9
],[15
],[17.5],
[18]]
plt.rcparams[
'font.sans-serif']=
['simhei'
]plt.plot(x,y,
'o')
plt.xlabel(
"披薩餅直徑"
)plt.ylabel(
'披薩餅價錢'
)# 出現格
plt.grid(
true
)plt.show(
)
（2）用線性回歸**直徑12英呎的披薩的**
# 回歸**
from sklearn.linear_model import linearregressionx=[
[6],
[8],
[18],
[14],
[18]]
y=[[7
],[9
],[15
],[17.5],
[18]]
model=linearregression(
)model.fit(x,y)
price=model.predict([[
12]])
print
('12英吋披薩餅的價錢**為：$%0.2f'
%price[0]
[0])
（3）線性回歸的線性模型
# 資料**-線性模型
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import linearregression
model=linearregression()x=
[[6]
,[8]
,[18]
,[14]
,[18]
]y=[[
7],[
9],[
15],[
17.5],
[18]]
model.fit(x,y)
x_test=np.linspace(0,
20,100)
.reshape(
(100,1
))y_test=model.predict(x_test)
.reshape(
(100,1
))plt.plot(x,y,
'k.'
)plt.plot(x_test,y_test,
'r-'
)plt.xlabel(
'diameter in pizza'
)plt.ylabel(
'price in pizza'
)plt.grid(
true
)plt.axis([0
,20,0
,20])
plt.show(
)
r 方測量了乙個模型的**值對響應變數好壞度，通常
它的值在 0 和 1 之間，值越大說明模型越好。
from sklearn.linear_model import linearregression
import numpy as np
model=linearregression(
)x=np.array([[
6],[
8],[
10],[
14],[
18]])
y=np.array([[
7],[
9],[
13],[
17.5],
[18]]
)model.fit(x,y)
x_test=np.array([[
8],[
9],[
11],[
16],[
12]])
y_test=np.array([[
11],[
8.5],[
15],[
18],[
11]])
y_test=np.reshape(y_test,
(np.size(y_test)))
y_pre=model.predict(x_test)
y_pre=np.reshape(y_pre,
(np.size(y_pre)))
y_mean=np.mean(y_test)
s_tot=np.dot(y_test-y_mean,y_test-y_mean)
s_res=np.dot(y_test-y_pre,y_test-y_pre)
r2=1
-s_res/s_tot
print
(r2)
今天就暫且和大家分享這些吧，若上文有錯誤還望小碼們指正。
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