1997年第3期 云南化工 55 计算机应用C语言编程对实验数据进行一元线性回归处理杨继红 尹家元 沈 勇(云南大学化学系 昆明650091)摘 要 用目前最有发展前景的C语言编程处理分析实验及环保数据,其中用函数调用法编程,便于灵活组合及处理系统的扩展。关键词 C语言 函数调用 线性回归ApplicationCLanguagetoMakeProgramsforTreatingtheExperim
线性回归算法是机器学习中最基础的算法，输出变量与输入变量是线性关系（即一次方），如果只有一个输入变量，称为一元线性回归，多于一个输入变量时，即为多元线性回归。一、一元线性回归以预测房价为例，图中红色x表示样本集，这里假设房价仅与size有关，所以最终回归出来的应该是一条值钱。
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2024-05-06 18:29:38
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用Excel做回归分析的详细步骤一、什么是回归分析法“回归分析”是解析“注目变量”和“因于变量”并明确两者关系的统计方法。此时，我们把因子变量称为“说明变量”，把注目变量称为“目标变量址(被说明变量)”。清楚了回归分析的目的后，下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法：回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当变量与因变量确实存在某
目录一.一元线性回归1.1 引子1.2 求解系数a和截距b的方法：最小二乘法1.3 案例解决 1.4 模型检验二.多元线性回归2.1 式子2.2 核心代码2.3 案例解决注：如果您需要本文的数据集，请私信我的csdn账户一.一元线性回归1.1 引子 现有数据：（1,3),(3,5),(4,7),(5,8)，请根据这4个坐标求出y与x的函数关系。 &n
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2023-11-26 15:04:01
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创建模型# 创建模型
model = LinearRegression()
# 将数据转化成DataFrame
x = pd.DataFrame({'salary': salary})
x = x['salary'].values.reshape((-1, 1)) #取出salary的值并转化为矩阵拟合模型# 拟合模型
# 这里 fit()方法学得了一元线性回归模型 ?(?)=??+?，这里 ?
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2023-05-26 16:59:42
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code:##导入需要的包from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt## 载入数据 画图图像data = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=",")x_data = data[:,0]y_...
原创
2022-07-05 16:44:56
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Java实现一元线性回归 发布时间：2006.04.28 22:26 最近在写一个荧光图像分析软件，需要自己拟合方程。一元回归线公式的算法参考了《Java数值方法》，拟合度R^2（绝对系数）是自己写的，欢迎讨论。计算结果和Excel完全一致。
总共三个文件：
DataPoint.java
/**
* A data point for int
原创
2023-04-28 11:30:26
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前言：开始学习吴恩达教授的机器学习课程，记录并实现其中的算法。在实现过程中，还未理解如何准确的找到α这个值的取值。一、一元线性回归一元线性回归其实就是从一堆训练集中去算出一条直线，使数据集到直线之间的距离差最小。举个例子，唯一特征X(工龄)，共有m = 50个数据数量，Y（薪水）是实际结果，要从中找到一条直线，使数据集到直线之间的距离差最小，如下图所示: 这里的薪水数据为手动自定义的，导致了误差较
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2024-03-31 23:17:31
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使用R Studio的Rmd文档格式。完整作业Rmd文档：---
title: "EXP-Assignment-1"
output:
html_document: default
word_document: default
pdf_document: default
---
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$se
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2023-12-15 09:21:29
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之前的博文讲的是理论。现在需要用到成熟的库，来应用。science + kit = 科学的工具包一、一元线性回归模型(with codes)y = 0.85x - 0.72# sklearn 命名惯例：
# 矩阵 使用大写字母
# 向量 使用小写字母
# 所有模型的拟合（训练）方法都叫fit。
# 所有模型的测试方法都叫predict。
import numpy as np
# LinearRe
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2024-01-02 14:03:25
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一.一元线性回归 所谓线性回归，就是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间，相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。有一元线性回归和多元线性回归。 一元线性回归其实就是从一堆训练集中去算出一条直线，使数据集到直线之间的距离差最小。 类似于这样 唯一特征X，共有m = 500个数据数量，Y是实际结果，要从中找到一条直线，使数据集到直线之间的距离差最小，如下图所示： 线性回归所提供的思路是
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2023-11-02 00:11:38
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最近学 聚类 学累了高中的时候都学过，从一堆离散的点集提取出一个看起来很符合点分布的曲线。即研究输出关于输入的函数映射关系。回归问题的学习过程等价于拟合过程：选择一条曲线使得其能够较良好地拟合数据点的分布。 高中学的都是一元的，而且是线性的，也就是说得到的贴合的曲线是一条直线，今天就来温习一波熟悉matlab的朋友可能知道自带的regress函数，而在python中需要用到sklearn库的lin
学了一段时间爬虫，接下来学学数据分析吧（感觉有点难，从简单的学起吧），这次学习一元线性回归（y=ax+b），根据广告投入预测销售额，数据参考如下： 以下是代码，自行消化哈：from pandas import read_csv
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
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2023-06-30 21:18:46
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#全局变量
#随机生成数据
x = np.array(range(20)) # x轴数据生成1-20的整数
k = np.random.randint(-10, 10)
y = k * x + np.random.random(1) + 5 # y轴生成随机倍数的数据x加随机数（-1到1）加
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2024-05-17 09:27:05
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变量之间的非确定性相关关系。
一般形式:y = f(x0,x1,x2,…xp)+ε
若为线性回归，y = β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+ε
β0，β1等为回归系数，ε为随机误差。
模型假设
①零均值，ε均值为0
②同方差，ε项方差为常数
③无自相关性，ε项值之间无自相关性
④正态分布，ε项呈正态分布。
⑤x1，x2等解释变量之间是非随机变量，其观测值是常数。
⑥解释变量之间不存在精确线性
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2023-07-27 20:42:54
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文章目录1 目的2 数据背景3 数据基本情况4 建模分析4.1 最小二乘法回归4.2 回归方程标准误差4.3 β^1的置信度为 95%的区间估计。4.4 x和 y的决定系数4.5 方差分析4.6 回归系数 β1的显著性检验4.7 相关系数的显著性检验4.8 对回归分析做残差图并做相应的分析4.9 预测下一周签发新保单 x04.10 给出 y04.11 给出 E(y0)的置信
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2024-06-10 21:44:46
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目录1.线性回归分析究竟是啥？2. 线性回归分析原理2.1 残差2.2 最小二乘法2.3 求解参数 1.线性回归分析究竟是啥？首先要弄懂什么是回归分析：在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。回归分析通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。线性回归分析：线性回归(Linear Regression)是用来确定两种或两
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2023-10-20 10:41:30
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这个专栏主要是自己用python入门深度学习和图像识别的一些学习笔记和心得体会。既有一些算法理论的理解，也有python代码的实现，争取对一个问题做到知其然并知其所以然，理论和实践并进。大家一起加油！栏目的框架主要从最基础的机器学习开始，到神经网络的基础，再用pytorch实现图像分类，目标检测，分割，产生式模型等。使用的工具主要是numpy和pytorch。 文章目录1.线性回归模型介绍2.一元
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2023-09-01 21:43:15
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简单易懂的人工智能系列：一元线性回归一元线性回归模型在研究某一现象时，主要关心与影响该现象最主要因素关系时，两者有密切联系，但并非一个变量唯一确定另一变量，可以使用一元线性回归模型。一元线性理论回归模型： &n
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2024-03-25 10:34:21
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目 录1.预测和控制 预测 单值预测 区间预测 因变量新值的区间预测 因变量新值的平均值的区间估计 控制2.回归系数的解释3.回归应用的问题 预测和控制 建立回归模型的目的就是为了应用，回归模型最重要的应用是预测和控制。 一、 预测 1、 单值预测单值预测就是用单个值作为因变量新值的预测值。比如研究某地区小麦单位产量y 与施肥量
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2023-11-06 11:08:38
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