设想你要绘制降雨频率与农作物产量间的相关性图。你也许会观察到随着降雨量的增加农业生产率也会增加。通过对这些数据拟合一条线，你可以预测不同降雨条件下的农业生产率。...当一条线能够很好的拟合一些数据点时，我们可以认为我们的线性模型表现良好。实际上，我们可以尝试许多可能的斜率，而不是固定选择斜率值为 2。斜率为参数，产生的方程为模型。...matplotlib 的函数绘制散点图 ?...列表 2：求解线性回归 import tensorflow as tf //#Aimport numpy as np //#Aimport matplotlib.pyplot as plt //...K：循环遍历数据集中的每个数据 #L：更新模型参数以尝试最小化成本函数 #M：得到最终参数值 #N：关闭会话 #O：绘制原始数据 #P：绘制最佳拟合直线 恭喜你使用 TensorFlow 解决了线性回归
在本文，作者将为大家详细说说，神经网络的全貌。 二、线性回归 2.1、直线方程 如果说线性回归很多读者没有听过的话，那么我相信你应该听过直线方程。...但是对比斜率和截距又发现，两者很相近。所以我们可以找一条折中的直线来拟合所有的点。 我们从数据中，找到这条最优（较优）的直线的过程就叫做线性回归。...三、非线性的问题 3.1、分段函数 在前面，我们讨论的数据都是从一条直线中产生的。但是有时候我们的数据的分布可能并没有那么简单，我们的数据分布可能更接近一个分段函数，比如下面的图片： ?...else: f.append(temp) return np.array(f) 我们来用上面的函数绘制几个图像： import numpy as np import matplotlib.pyplot...于是我们就可以用这些特殊函数来拟合一些分段函数，下面是其中一个例子： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def create_special
二元、多元线性回归方程： ? 抽象的模型可以转化为下图（未画入 θ0 ） ?...1.代价函数 数理统计中我们常用方差衡量一组数据的离散程度，线性回归中则是通过计算样本集中所有的预测值y与所有对应的真实值Y的方差，比较他们的拟合程度。 ? 以一元线性回归为例 ?...解答：ɑ代表学习率；对多元函数的某一个参数求偏导可以理解为把其他参数看做常数来后对它求斜率，如图得到θ1的斜率 ? 化简 ? 整理 ?...化简偏导数后得到了一元线性回归的梯度下降算法 编程实战——线性回归预测房租 现有一组数据（样本）房子的面积和对应的租金，试预测其走向 数据 ? 算法 ? ?...# 导入必要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 得到数据 # square_feet
线性回归是一种简单而强大的统计学方法，用于预测一个因变量与一个或多个自变量之间的关系。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的线性回归模型，并介绍其原理和实现过程。加粗样式 什么是线性回归？...线性回归是一种用于建立因变量与自变量之间线性关系的统计模型。...其基本形式为： 使用Python实现线性回归 导入必要的库 首先，我们需要导入必要的Python库： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...= model.intercept_ 绘制结果 最后，我们可以绘制拟合的直线和原始数据点： plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, model.predict...希望本文能够帮助读者理解线性回归的基本概念，并能够在实际应用中使用Python实现线性回归模型。
最小二乘法通过调整直线的斜率和截距（或者在多维情况下调整各个自变量的系数），使得拟合线与数据点的残差平方和最小化。...算法设计思路 导入必要的库： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_boston...在这里，导入了 NumPy 用于数值计算，Matplotlib 用于绘图，以及 scikit-learn 中的 load_boston 函数用于加载波士顿房价数据集。...) # 绘制拟合直线 使用 Matplotlib 绘制了数据散点图和拟合的直线。...完整代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_boston # 自定义线性回归模型类
线性回归是什么？ 线性回归，顾名思义，就是通过“线性”的方式来拟合数据，并找出自变量与因变量之间的关系。简单来说，线性回归的目标就是用一条直线来预测结果。...线性回归的任务就是找出一个公式，预测在给定面积下，房价大概是多少。 2. 线性回归的数学模型 线性回归的核心思想是：假设输入变量（特征）与输出变量（目标）之间存在线性关系。...首先，我们需要导入一些必要的库： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import...以下是对波士顿数据集的一些基本操作： 导入所需库并加载数据 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...loc='upper left', fontsize=12) plt.show() 这张图会显示测试集中的实际房价与预测房价的对比。
0、前言 简单理解逻辑回归，就是在线性回归基础上加一个 Sigmoid 函数对线性回归的结果进行压缩，令其最终预测值 y 在一个范围内。...虽然逻辑回归也有回归这个词，但由于这里的自变量和因变量呈现的是非线性关系，因此严格意义上讲逻辑回归模型属于非线性模型。逻辑回归模型通常用来处理二分类问题，如图 4-4 所示。...使用 Python 的 Numpy 以及 Matplotlib 库进行编写，代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid...，因为斜率比较陡，后面慢慢平缓了 print(len(theta_history)) #一共走了46步 我们来看下所绘制的图像是什么样子的，可以观察到 ?...在数学上我们想使用一个函数来表示这种现象，可以使用如下这个： 我们对上面这个函数做一定的解释，为了更直观的观察上述两个函数，我们通过 Python 中的 Numpy 以及 Matplotlib 库进行绘制
线性回归 在此示例中，我们将帮助客户从最简单的 GLM – 线性回归开始。 一般来说，频率论者对线性回归的看法如下： 然后，我们可以使用普通最小二乘法（OLS）或最大似然法来找到最佳拟合。...我们上面的线性回归可以重新表述为： 换句话说，我们将Y其视为一个随机变量（或随机向量），其中每个元素（数据点）都根据正态分布分布。此正态分布的均值由具有方差sigma的线性预测变量提供。...__version__}") az.style.use("arviz-darkgrid") 数据 本质上，我们正在创建一条由截距和斜率定义的回归线，并通过从均值设置为回归线的正态采样来添加数据点。...分析模型 贝叶斯推理不仅给了我们一条最佳拟合线（就像最大似然那样），而是给出了合理参数的整个后验分布。让我们绘制参数的后验分布和我们绘制的单个样本。...后验预测图从后验图（截距和斜率）中获取多个样本，并为每个样本绘制一条回归线。我们可以直接使用后验样本手动生成这些回归线。
而使用贝叶斯方法，客户可以按照自己认为合适的方式定义模型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 线性回归 在此示例中，我们将帮助客户从最简单的 GLM – 线性回归开始。...我们上面的线性回归可以重新表述为： 换句话说，我们将Y其视为一个随机变量（或随机向量），其中每个元素（数据点）都根据正态分布分布。此正态分布的均值由具有方差sigma的线性预测变量提供。...__version__}") az.style.use("arviz-darkgrid") 数据 本质上，我们正在创建一条由截距和斜率定义的回归线，并通过从均值设置为回归线的正态采样来添加数据点...分析模型 贝叶斯推理不仅给了我们一条最佳拟合线（就像最大似然那样），而是给出了合理参数的整个后验分布。让我们绘制参数的后验分布和我们绘制的单个样本。...后验预测图从后验图（截距和斜率）中获取多个样本，并为每个样本绘制一条回归线。我们可以直接使用后验样本手动生成这些回归线。
逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计学方法，尤其适用于二分类问题。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的逻辑回归模型，并介绍其原理和实现过程。 什么是逻辑回归？...逻辑回归模型的输出值通过一个逻辑函数（sigmoid函数）进行转换，将线性组合的输入映射到0和1之间。 使用Python实现逻辑回归 1....导入必要的库 首先，我们需要导入必要的Python库： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model...获取模型参数 拟合完成后，我们可以获取模型的参数，即斜率和截距： slope = model.coef_[0] intercept = model.intercept_ 6....绘制结果 最后，我们可以绘制拟合的曲线和原始数据点： plt.scatter(X, y, color='blue') plt.plot(X, model.predict_proba(X)[:,1], color
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。...线性回归：使用形如y=wTx+b 的线性模型拟合数据输入和输出之 间的映射关系的 一元线性回归（略） 多元回归 事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量...因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。...在这里插入图片描述 导入模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline...导入对应的包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import linear_model #导入线性模型和多项式特征构造模块
那么线性回归中最难的部分也就是模型训练的部分——怎么寻找到最适合的斜率和截距，也就是公式中的 线性回归实现（不调用sklearn库） 首先设定数据，是员工的工龄（年限）对应薪水（千元）的数据，使用散点图观察一下大致是否符合线性回归的情况...# 线性回归的实现 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 样本数据 员工工龄x对应薪水y...w1=w1-lrate*d1 输出结果如下图，可观察到损失函数loss在不断的下降 根据训练好的模型在图上绘制样本点和回归线 # 绘制样本点 plt.grid(linestyle=':') plt.scatter...示例：薪资预测 # 线性回归的实现 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import sklearn.linear_model...调用库函数进行多元线性回归 上面所举的例子是一元线性回归，那么与之类比的多元线性回归，也就是考虑x1，x2，x3...这样多个特征对输出y的影响和它们之间的关系。
为了提供线性回归的基本理解，我们从最基本的线性回归版本开始，即简单线性回归。 简单线性回归 简单线性回归是一种使用单个特征预测响应的方法。假设这两个变量是线性相关的。...这里， h（x_i）表示第i次观察的预测响应值。 b_0和b_1是回归系数，分别代表回归线的y轴截距和斜率。 要创建我们的模型，我们必须“学习”或估计回归系数b_0和b_1的值。...下面给出了我们的数据集上面python实现的代码： import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt def estimate_coef(x, y):...多元线性回归 多元线性回归试图通过将线性方程拟合到观察数据来模拟两个或更多个特征与响应之间的关系。显然，它只不过是简单线性回归的扩展。 考虑具有p个特征（或独立变量）和一个响应（或因变量）的数据集。...import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn import datasets, linear_model, metrics
import numpy as np from scipy.stats import describe # 生成一组数据 data = np.random.normal(size=100) # 使用...线性回归 线性回归用于建立变量之间的线性关系。Scipy 提供了 linregress 函数进行线性回归分析。...r_value, p_value, std_err = linregress(x, y) # 绘制原始数据和回归直线 plt.scatter(x, y, label='原始数据') plt.plot...，我们生成了一组带有噪声的随机数据，并使用 linregress 函数进行线性回归分析，最后绘制了原始数据和回归直线。...总结 通过本篇博客的介绍，你可以更好地理解和使用 Scipy 中的统计学工具。这些工具在描述性统计、假设检验、方差分析、线性回归等方面具有广泛的应用。
绘制回归曲线： 有一组数据后，我们可以对这组数据进行回归分析，回归分析可以帮助我们了解这组数据的大体走向。...回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照自变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。...通过以上运动员散点图的分析，我们总体上可以看出来是满足线性回归的，因此可以在图上绘制一个线性回归的线条。...想要绘制线性回归的线条，需要先按照之前的数据计算出线性方程，假如x是自变量，y是因变量，那么线性回归的方程可以用以下几个来表示： y = 截距+斜率*x+误差 只要把这个方程计算出来了，那么后续我们就可以根据...回归方程的绘制我们需要借助scikit-learn库，这个库是专门做机器学习用的，我们需要使用里面的线性回归类sklearn.liear_regression.LinearRegression。
一个核心案例代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression...一个核心案例代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import Ridge from...一个核心案例代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import Lasso from...一个核心案例代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor...一个核心案例代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neural_network import MLPRegressor
这样就使得无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，模型的表达力仍然不够。 我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络才有意义（不再是输入的线性组合）。...本文将介绍深度学习中的4个常见的激活函数，从原函数公式、导数函数及二者的可视化来进行对比： Sigmoid函数 Tanh函数 ReLu函数 Leaky ReLu函数 激活函数特征 非线性：激活函数满足非线性时...Exploding gradient，前面层的梯度通过模型训练变的很大，由于反向传播中链式法则的原因，导致后面层的梯度值会以指数级增大。...如果使用Sigmoid激活函数，训练的网络比较浅还比较好，但是一旦训练较深的神经网络，会导致每次传过来的梯度都会乘上小于1的值，多经过几层之后，梯度就会变得非常非常小（逐渐接近于0），因此梯度消失了，对应的参数得不到更新...函数 Leaky ReLu 函数是为了解决Relu函数负区间的取值为0而产生的。
基础篇 书推荐：《用python做科学计算》 扩展库 简介 Numpy数组支持，以及相应的高效处理函数 Scipy矩阵支持，以及相应的矩阵数值计算模块 Matplotlib强大的数据可视化工具、作图库...，包括数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等；依赖于NumPy、SciPy、Matplotlib Keras Scikit-Learn没有人工神经网络模型，Keras用于搭建神经网络，是一个机遇...D中相邻n个数的计算特征 《贵州大数据培训机构 》 统计作图函数，基于Matplotlib Python主要统计作图函数 《贵阳大数据报名学习 》 plot 绘制线性二维图，折线图 pie 绘制饼图 hist...Pandas notnull 判断是否非空 Pandas PCA 主成分分析 Scikit-Learn random 生成随机矩阵 Numpy 主要回归模型分类 线性回归 因/自变量是线性关系 对一个或多个自.../因变量线性建模，用最小二乘法求系数 非线性回归 因/自变量是非线性 非线性建模 Logistic回归 因变量为0或1 广义线性回归特例，利用Logistic函数将因变量控制0-1内表示取值为1的概率
p=4516 最近我们被客户要求撰写关于线性回归预测股票价格的研究报告，包括一些图形和统计输出。 线性回归在整个财务中广泛应用于众多应用程序中。...在之前的教程中，我们使用普通最小二乘法（OLS）计算了公司的beta与相对索引的比较。现在，我们将使用线性回归来估计股票价格 线性回归是一种用于模拟因变量（y）和自变量（x）之间关系的方法。...通过简单的线性回归，只有一个自变量x。可能有许多独立变量属于多元线性回归的范畴。在这种情况下，我们只有一个自变量即日期。...y = a + bx Y =预测值或因变量 b =线的斜率 x =系数或自变量 a = y截距 从本质上讲，这将构成我们对数据的最佳拟合。在OLS过程中通过数据集绘制了大量线条。...对于绘制的每条线，数据集中的每个点与模型输出的相应预测值之间存在差异。将这些差异中的每一个加起来并平方以产生平方和。从列表中，我们采用最小值导致我们的最佳匹配线。
其实，线性回归和多项式回归之间的区别，可以简单地归结为直线与曲线的差异。 基本线性回归 线性回归练习的目标在于能够绘制出一条理想的回归线，那么什么才算是“完美的线”呢？...直线的斜率是 b，a 是 y 轴截距，指的是 X = 0 时 Y 的值。 一个好的线性回归模型将是一个用最小二乘回归法与直线回归得到的高（更接近于 1）相关系数的模型。...相关系数（也称为皮尔逊相关系数）我来解释一下： 我们可以发现相关系数反映的是变量之间的线性关系和相关性的方向（第一排），而不是相关性的斜率（中间），也不是各种非线性关系（第三排）。...pip install scikit-learn import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from...尽管在许多情况下，我们观察到变量之间存在直接的线性关系——例如，南瓜的体积越大，价格通常也会随之上涨——但在某些情况下，这种关系可能无法简单地用平面或直线来表示。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
