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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下面是一元线性回归的详细求解过程。
假设一元线性回归的最佳直线方程为：
\(y = ax + b\)\(\) (1)
对于一个样本点\(x_{i}\) ，有预测值为：
\(\hat{y}_{i} = ax_{i} + b\) (2)
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2024-01-22 20:11:59
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一元线性回归目的 有一些样本点，点有自变量x和因变量y构成坐标。要用一条直线拟合也就是 我们要找到两个系数使得其最符合这条直线。代价函数 我们的要找到最合适的两个θ使得代价函数J最小，使得J最小的这两个参数我们认为它是拟合的最好的。 为什么是这个函数呢？很好理解。1/2先不管，平方也能改成绝对值，那么这个公式的意思也就是所有样本点到这条直线的平均距离，找到一条平均距离最小的直线当然也就说明了
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2024-04-07 22:27:05
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一元线性回归是统计学中非常基础且常用的方法，用于找出因变量和自变量之间的线性关系。在R语言中，进行一元线性回归拟合非常简单且高效。本文将深入探讨如何在R中实施一元线性回归拟合，内容包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和部署方案。
首先，我们需要配置R的环境，使其能进行一元线性回归拟合。在这里，我们将使用流行的R包，如`ggplot2`和`dplyr`。以下是我们的环境配置流程图和
1. 注意事项 一元线性回归模型对异常值比较敏感，应考虑在生成方程前对数据进行预处理。 2. MATLAB中的相关函数 直接使用regress函数或polyfit函数都可直接获得表示预测变量与响应变量线性关系的方程的系数2.1 regress函数函数说明：多元线性回归函数常用方式： [b,bint,r,rint,status] = regress(Y,X,alpha);等式右边：Y
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2024-03-11 21:36:02
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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
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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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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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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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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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
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
1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 回归问题的判定：回归和分类的区别：应用：房价预测、销售额预测、贷款额度的预测等。单因素影响的一元线性模型例子：房价预测。横坐标为房子面积，纵坐标为价格。 线性回归的定义：通过一个或多个自变量与因变量之间进行建模的回归方法，其中一个可以为一个或者多个自变量之间的线性组合。数组（numpy:n
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2024-04-22 13:34:45
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前言在我们的日常生活中，存在大量的具有相关性的事件，比如大气压和海拔高度，海拔越高大气压强越小；人的身高和体重，普遍来看越高的人体重也越重。还有一些可能存在相关性的事件，比如知识水平越高的人，收入水平越高；市场化的国家经济越好，则货币越强势，反而全球经济危机，黄金等避险资产越走强。如果我们要研究这些事件，找到不同变量之间的关系，我们就会用到回归分析。一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模
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2023-07-16 16:47:01
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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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线性回归中的问答线性：y=a*x 一次方的变化回归：回归到平均值简单线性回归算法==公式一元一次方程组一元指的一个X：影响Y的因素，维度一次指的X的变化：没有非线性的变化y = a*x + bx1,y1 x2,y2 x3,y3 x4,y4 ...做机器学习，没有完美解只有最优解~做机器学习就是要以最快的速度，找到误差最小的最优解！一个样本的误差：yi^ - yi找到误差最小的时刻，为了去找到
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2023-11-06 15:13:06
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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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