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機(jī)器學(xué)習(xí)--線性回歸

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摘要：線性回歸線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法核心思想文檔概述簡(jiǎn)單線性回歸一元線性回歸找到一條直線，此直線到每個(gè)點(diǎn)的距離之和最小最小二乘法初中所學(xué)距離價(jià)格散點(diǎn)圖多元線性回歸權(quán)重值

線性回歸 
線性回歸(Linear Regression) 是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法
核心思想

sklearn 文檔概述

簡(jiǎn)單線性回歸 （一元線性回歸）

找到一條直線，此直線到每個(gè)點(diǎn)的距離之和最小 ==> 最小二乘法（初中所學(xué)）

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
### 距離km
x = [3.4, 1.8, 4.6, 2.3, 3.1, 5.5, 0.7, 3.0, 2.6, 4.3, 2.1, 1.1, 6.1, 4.8, 3.8]
### 價(jià)格
y = [26.2, 17.8, 31.3, 23.1, 27.5, 36.0, 14.1, 22.3, 19.6, 31.3, 24.0, 17.3, 43.2, 36.4, 26.1]
x_in = np.array(x).reshape(-1,1)
y_in = np.array(y).reshape(-1,1)
lreg = LinearRegression()
result = lreg.fit(x_in, y_in)
b1 = result.coef_[0][0]
b0 = result.intercept_[0]
print(b1)
print(b0)
y_prd = lreg.predict(x_in)
# 散點(diǎn)圖
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x_in,y_prd,"m")
plt.xlabel("km")
plt.ylabel("rmb")
plt.title("price")
plt.show()
多元線性回歸 
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

x = [[100,4],[50,3],[100,4],[100,2],[50,2],[80,2],[75,3],[65,4],[90,3],[90,2]]
y = [9.3,4.8,8.9,6.5,4.2,6.2,7.4,6.0,7.6,6.1]

x = np.array(x)
y = np.array(y)
lreg = LinearRegression()
result = lreg.fit(x, y)
# 權(quán)重值
b1 = result.coef_[0][0]
# 偏置值
b0 = result.intercept_[0]
print(b1)
print(b0)

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