注釋：單特徵與目標值的關係呈直線關係，或者兩個特徵與目標值呈現平面的關係
如果是非線性關係，那麼回歸方程可以理解為：w1x1+w2x22+w3x32
from sklearn.linear_model import linearregression
x = [[80, 86],
[82, 80],
[85, 78],
[90, 90],
[86, 82],
[82, 90],
[78, 80],
[92, 94]]
y = [84.2, 80.6, 80.1, 90, 83.2, 87.6, 79.4, 93.4]
# 例項化api
estimator = linearregression()
# 使用fit方法進行訓練
estimator.fit(x, y)
# 檢視一下系數值
coef = estimator.coef_
print("係數是:\n", coef)
# **:
print("**值是:\n", estimator.predict([[80, 100]]))
線性回歸簡介
舉例 線性回歸 linear regression 是利用回歸方程 函式 對乙個或多個自變數 特徵值 和因變數 目標值 之間關係進行建模的一種分析方式。那麼怎麼理解呢？我們來看幾個例子 上面兩個例子，我們看到特徵值與目標值之間建立了乙個關係，這個關係可以理解為線性模型。線性回歸當中主要有兩種模型，一...
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...
線性回歸（標準回歸）
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...