
大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于线性回归python机器学习的问题,于是小编就整理了2个相关介绍线性回归python机器学习的解答,让我们一起看看吧。
python如何实现线性回归?
这里使用python实现线性回归,没有使用sklearn等机器学习框架,目的是帮助理解算法的原理。
写了三个例子,分别是单变量的、双变量的和多变量的。单变量和双变量的画出了图,多变量的由于高维空间难以实现,所以没有画图。单变量和双变量的使用的自己模拟的一个简单的房价数据集,多变量的使用的boston房价数据集。
1.单变量线性回归
2.双变量线性回归
代码
运行结果
enko学生专用计算机如何计算线性回归?
1.计算器按MODE键→按3(REG)→按1(Lin),调出线性回归计算。
2.建议先把记忆清楚,Shift MODE→按1(Scl)→按=。清楚以前输入的数据。
3.输入x,y。方法:例如x=1,y=20则输入 1,20 M+(逗号和M+挨着),按照如此输入n对数据。
4.计算a,b等。Shift 2(S-VAR)→按左右翻页里边有好多参数,x,y的均值,x,y的标准差xσn,yσn(通过平方再乘以n就能输出Lxx,Lyy),a,b,直接选择需要的参数,再按等号即可计算回归方程!
1,清除计算器中的数据:按下“Shift”键和“AC”键,然后按下“2”键,再按下“=”键,这样就可以清除计算器中的所有数据。
2,输入数据:按下“Mode”键,选择“STAT”模式,然后按下“1”键,进入“1-VAR”模式。在“1-VAR”模式下,按下“Shift”键和“AC”键,然后输入自变量的数据,每输入一个数据按下“=”键。输入完自变量的数据后,按下“Shift”键和“AC”键,然后输入因变量的数据,每输入一个数据按下“=”键。
3,计算平均值和标准差:按下“Shift”键和“STAT”键,选择“1”选项,然后选择“1:1-Var Stats”选项。在弹出的窗口中,选择自变量或因变量的数据,然后按下“=”键。计算器会计算出平均值、标准差等统计量。
4,计算线性回归方程:按下“Shift”键和“STAT”键,选择“5”选项,然后选择“4”选项。在弹出的窗口中,选择自变量和因变量的数据,然后按下“=”键。计算器会自动计算出线性回归方程的系数和截距。
5,绘制散点图和回归直线:按下“Shift”键和“GRAPH”键,选择“1”选项,然后选择自变量和因变量的数据。计算器会自动绘制出散点图。按下“Shift”键和“GRAPH”键,选择“2”选项,然后选择自变量和因变量的数据。计算器会自动绘制出回归直线。
线性方程:例如五组数据:1对应0.025,2对应0.050,3对应0.075,4对应0.100,5对应0.125,在计算器上按mode 健,选择REG线性模式,找到计算器上“M+”键,输入数据:按键: 1,0.025 M+(此时显示n=1)2,0.050M+ 3,0.075M+ 4,0.100M+ 5,0.125M+ 。
五级数据输入完成后,按shift 2( 即2数字上的那个上档键,卡西欧计算器上是2上的那个健),选择线性回归方程的截距、斜率、相关系数、标准偏差、均值等等均可以通过光标移动健看到了
到此,以上就是小编对于线性回归python机器学习的问题就介绍到这了,希望介绍关于线性回归python机器学习的2点解答对大家有用。
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