如何建立商城网站,三亚网站建设,网站开发概要设计书模板,苏州那里可以建网站3.1 使用正规方程进行求解
3.1.1 简单线性回归
公式 #xff1a; y w x b y wx b ywxb 一元一次方程#xff0c;在机器学习中一元表示一个特征#xff0c;b表示截距#xff0c;y表示目标值。 使用代码进行实现#xff1a;
导入包
import numpy as np
import matp…3.1 使用正规方程进行求解
3.1.1 简单线性回归
公式 y w x b y wx b ywxb 一元一次方程在机器学习中一元表示一个特征b表示截距y表示目标值。 使用代码进行实现
导入包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltX np.linspace(0, 10, num30).reshape(-1, 1)
# 斜率和截距随机生成
w np.random.randint(1, 5, size1)
b np.random.randint(1, 10, size1)
# 根据一元一次方程计算目标值y并加上‘噪声’数据有上下波动
y X * w b np.random.rand(30,1)
plt.scatter(X,y)# 计算斜率截距
#系数
X np.concatenate([X,np.full(shape[30,1],fill_value1)],axis1)
X获取系数
coef_ np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y)
w_ coef_[0,0]
b_ coef_[1,0]
print(正规方程算法计算系数,w_,b_)真实的系数
print(原始的数据斜率、截距,w,b)绘制图形
plt.scatter(X[:,0],y,colorred)
plt.plot(X[:,0],X[:,0] * w_ b_,colorgreen)3.1.2 多元的线性回归
公式 y w 1 x 1 w 2 x 2 b y w_1x_1 w_2x_2 b yw1x1w2x2b 导入包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D # 绘制三维图像·# 转化为矩阵
x1 np.random.randint(-150, 150, size(300, 1))
x2 np.random.randint(0, 300, size(300, 1))
# 斜率和截距都是随机生成的
w np.random.randint(1, 5, size2)
b np.random.randint(1, 10, size1)
# 根据二元一次方程计算目标值y 并且加上“噪声”让数据上下波动
y x1 * w[0] x2 * w[1] b np.random.randn(300, 1)
fig plt.figure(figsize(9,6))
ax Axes3D(fig)
ax.scatter(x1,x2,y) #三维散点图
ax.view_init(elev10,azim-20) # 调整视角X np.concatenate([x1,x2,np.full(shape(300,1),fill_value1)],axis 1)
X# 方程的系数
coef_ np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y)
w1 coef_[0][0]
w2 coef_[1][0]
b_ coef_[2][0]
print(正规方程求解的方程系数:,w1,w2,b_)print(真实方程系数,w,b)绘制拟合线段
fig plt.figure(figsize(9,6))
ax Axes3D(fig)
ax.scatter(x1,x2,y,colorred) #三维散点图
ax.view_init(elev10,azim-20) # 调整视角
# 特征1x1
x np.linspace(-150,150,num500)
y np.linspace(0,300,num 500)
z x *w1_ y*w2_ b
ax.plot(x,y,z,colorgreen)
