# 使用Python实现线性回归和多元线性回归的教程
线性回归是统计学中一种强有力的工具，用于建立变量之间的关系。在机器学习领域，线性回归是一种简单而有效的算法。本文将为初学者提供一个易于理解的步骤指南，教你如何使用Python进行线性回归和多元线性回归。
## 整体流程
下面的表格总结了实现线性回归和多元线性回归的主要步骤：
| 步骤 | 描述
线性回归1. 线性回归的概念线性回归是利用数理统计中回归分析，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 ——百度百科线性：经过模型训练，得到自变量和因变量之间是线性关系 回归：根据已知的输入输出的到模型，根据模型进行输入，得到连续的输出2. 线性回归模型训练的内在逻辑假设输入、输出之间存在线性模型 y=w0+w1x，其中w0、w1为模型参数，此时我们需要对模型进行训练，获取最
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2024-04-24 14:50:12
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1 线性回归线性回归(Linear Regression)是利用数理统计中回归分析，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。 线性回归利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。线性回归：使用形如y=wTx+b的线性模
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2023-09-12 14:01:05
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实验目的使用Python实现线性回归实验原理使用最小二乘法进行线性回归，采用均方误差来
原创
2022-05-17 12:52:21
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import numpy as np
import scipy as sp
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import SGDRegressor
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from scipy.o
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2024-06-08 20:00:04
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作者 | Marco Peixeiro介绍本文试图成为理解和执行线性回归所需的参考。虽然算法很简单，但只有少数人真正理解了基本原理。首先，将深入研究线性回归理论，以了解其内在运作。然后，将在Python中实现该算法来模拟业务问题。理论将如何研究线性回归线性回归可能是统计学习的最简单方法。对于更先进的方法来说，这是一个很好的起点，事实上，许多花哨的统计学习技术可以看作是线性回归的扩展。因此
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2024-05-28 16:07:18
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1 引言回归分析技术旨在推断因变量和一个或多个自变量之间的关系，通常应用于监督学习领域。回归分析的方法有很多，可以应用在不同的情景之中，本文主要就其中的线性回归方法展开介绍. 本文的主要目的是尽可能清晰直观的介绍线性回归三种实现方式的原理和快速实现，所有模型的开发实现仅涉及Python和Numpy，这里采用生成的数据方便大家更好的理解和可视化。2 线性相关线性回归可以理解为一种统计分析过程，它推断
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2023-08-30 23:53:54
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线性回归介绍第一个要讲的机器学习算法便是线性回归，从此模型入手便于我们很快的熟悉机器学习的流程，便于以后对其他算法甚至是深度学习模型的掌握。什么是线性回归？回归问题在前文曾提到过，是指利用机器学习的模型算法找出一组数据输入和输出之间的关系，输出是连续的数据那么这个问题便是回归问题，而所谓线性回归，即是使用线性数学模型解决生活中回归预测问题。即找到一个最优秀的线性模型y=f(x)表达样本数据特征之间
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2024-04-30 09:06:43
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线性回归总结1.一维线性回归1.1.一维线性回归概述1.2.一维线性回归模型推导1.3.python代码2.二维线性回归 1.一维线性回归1.1.一维线性回归概述简单线性回归 在生活中，我们常常能碰到这么一种情况，一个变量会跟着另一个变量的变化而变化，如圆的周长与半径的关系，当圆的半径确定了，那么周长也就确定了。还有一种情况就是，两个变量之间看似存在某种关系，但又没那么确定，如青少年的身高与体重
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2023-08-11 15:02:49
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自己用爬虫从网上专区链家房天下等多个网站上所有小区的价格、周边配套、等资料。之后一直想用线性回归来分析，学了个把月越学得多考虑的越多。但是对于建模后模型的解释一直不能讲解清楚。最终看到这篇博客 是真的写得好所以转载供大家学习。巧的是作者叫yycGIS。我也叫yyc也是GIS出身，遗憾联系不上作者。内容如下：多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于
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2023-12-04 10:17:22
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LinearRegression 线性回归线性回归线性回归是利用数理统计中回归分析，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方法 线性回归利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模 这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归 线性回归：使如y=(w.T*x+b)的线性模型似
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2024-01-05 22:20:00
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在对数据集进行拟合的时候常常会用到线性拟合，以前我都是在MATLAB的拟合工具箱中对数据进行拟合，现在我学习了通过python来实现线性回归。points = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=",") # 读取数据时以逗号分割数据
learning_rate = 0.0001 # 学习率
initial_b = 0 # 初始化截距
initial_m
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2023-08-15 12:21:52
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本代码参考自：https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python#%E4%B8%80%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92 首先，线性回归公式：y = X*W +b 其中X是m行n列的数据集，m代表样本的个数，n代表每个样本的数据维度。则W是n行1列的数据，b是m行1列的数据，y也是。损失函数采用MSE
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2023-07-01 12:38:38
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前言：本篇博文主要介绍线性回归模型（linear regression），首先介绍相关的基础概念和原理，然后通过Python代码实现线性回归模型。特别强调，其中大多理论知识来源于《统计学习方法_李航》和斯坦福课程翻译笔记以及Coursera机器学习课程。1.线性回归回归模型（regression model）也叫做拟合模型，通俗点解释，就是假设我们有很多数据，包含房子的面积X和对应的房价y，那么我
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2023-08-28 20:45:06
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引言最基本的机器学习算法必须是单变量线性回归算法。现如今有很多先进的机器学习算法，线性回归显得似乎并不重要。但夯实基础是为了更好的发展，这样你就能很清楚地理解概念。在本文中，我们将逐步实现线性回归算法。思想和公式线性回归使用了最基本的预测思想，这里有一个公式：Y = C + BX我们都学过这个公式，这是一条直线的方程。Y是因变量，B是斜率，C是截距。通常对于线性回归，它的公式如下：在这里，h是假设
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2023-06-25 10:04:51
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文章目录线性回归+评价指标引入误差L范式介绍sklearn-线性回归评价指标多项式回归和过拟合欠拟合处理欠拟合的处理-多项式回归过拟合处理-正则化 线性回归+评价指标引入误差在回归任务中不需要归一化的操作，本身就是寻找出权重的过程，不需要将各维度进行统一约束找出特征和特征权重之间的一种组合，从而来预测对应的结果，误差的存在是必然的，回归的问题不像分类的问题，回归是一个连续值的预测，分类而是离散值的
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2024-01-31 18:34:24
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1.线性回归简介 线性回归定义： 百科中解释我个人的理解就是：线性回归算法就是一个使用线性函数作为模型框架（y=w∗x+b）、并通过优化算法对训练数据进行训练、最终得出最优（全局最优解或局部最优）参数的过程。y：我们需要预测的数值；w：模型的参数（即我们需要通过训练调整的的值）x：已知的特征值b：模型的偏移量我们的目的是通过已知的x和y，通过训练找出合适的参数w和b来模拟x与y之间的关系，并最
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2023-10-07 16:45:25
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1 介绍 梯度下降主要分为三种：批量梯度下降（又名最速下降），随机梯度下降 和 小批量梯度下降。 设：M为每次求梯度所使用到的样本数量，N为所有样本数，则 当：M等于N时，就是batch GD 批量梯度下降 当：M等于1时，就是SGD 随机梯度下降 当：M大于1，小于N时，就是mini-batch GD
python线性回归
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2022-10-22 08:00:55
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Python编程学习圈 2020-12-16一.理论基础1.回归公式 对于单元的线性回归，我们有：f(x) = kx + b 的方程(k代表权重，b代表截距）。 对于多元线性回归，我们有： 或者为了简化，干脆将b视为k0·x0,，其中k0为1，于是我们就有： ２.损失函数3.误差衡量MSE,RMSE,MAE越接近于0越好，R方越接近于1越好。MSE平均平方误差(mean squar
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2021-04-04 14:23:04
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