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  • 数学之路(3)-机器学习(3)-机器学习算法-最小二乘法与回归[3]

     

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    http://blog.csdn.net/u010255642

    回归分析英语:Regression Analysis)是一种统计学上分析数据的方法,目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度,并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。

    回归分析是建立因变量Y(或称依变量,反应变量)与自变量X(或称独变量,解释变量)之间关系的模型。简单线性回归使用一个自变量X,复回归使用超过一个自变量(X_1, X_2 ... X_i)。

    简单的单变量线性回归python实现

    #!/usr/bin/env python
    # -*- coding: utf-8 -*-
    #最小二乘法,单变量线性回归
    #麦好myhaspl@qq.com
    #http://blog.csdn.net/u010255642/
     
    import matplotlib.pyplot as plt
    x =[1,2,3,3,6,12,11]
    y =[3,5,8,5,12,26,20]
    average_x=float(sum(x))//len(x)
    average_y=float(sum(y))/len(y)
    x_sub=map((lambda x:x-average_x),x)
    y_sub=map((lambda x:x-average_y),y)
    x_sub_pow2=map((lambda x:x**2),x_sub)
    y_sub_pow2=map((lambda x:x**2),y_sub)
    x_y=map((lambda x,y:x*y),x_sub,y_sub)
    a=float(sum(x_y))/sum(x_sub_pow2)
    b=average_y-a*average_x
    plt.xlabel('X')
    plt.ylabel('Y')
    plt.plot(x, y, '*')
    plt.plot([0,15],[0*a+b,15*a+b])
    plt.grid()
    plt.title("{0}*x+{1}".format(a,b))
    plt.show()
    


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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/snake-hand/p/3188329.html
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