分类：线性回归

2022
06-10

回归预测分析python数据化运营线性回归总结

目录内容介绍一般应用场景线性回归的常用方法线性回归实现线性回归评估指标线性回归效果可视化数据预测内容介绍以Python使用线性回归简单举例应用介绍回归分析。线性回归是利用线性的方法，模拟因变量与一个或多个自变量之间的关系；对于模型而言，自变量是输入值，因变量是模型基于自变量的输出值，适用于x和y满足线性关系的数据类型的应用场景。用于预测输入变量和输出变量之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出... 继续阅读 >

2022
02-26

R语言与多元线性回归分析计算案例

目录计算实例分析模型的进一步分析计算实例例6.9某大型牙膏制造企业为了更好地拓展产品市场，有效地管理库存，公司董事会要求销售部门根据市场调查，找出公司生产的牙膏销售量与销售价格，广告投入等之间的关系，从而预测出在不同价格和广告费用下销售量。为此，销售部门的研究人员收集了过去30个销售周期（每个销售周期为4周）公司生产的牙膏的销售量、销售价格、投入的广告费用，以及周期其他厂家生产同类牙膏的市场平均销售价... 继续阅读 >

2021
06-09

R语言线性回归知识点总结

回归分析是一种非常广泛使用的统计工具，用于建立两个变量之间的关系模型。这些变量之一称为预测变量，其值通过实验收集。另一个变量称为响应变量，其值从预测变量派生。在线性回归中，这两个变量通过方程相关，其中这两个变量的指数（幂）为1.数学上，线性关系表示当绘制为曲线图时的直线。任何变量的指数不等于1的非线性关系将创建一条曲线。线性回归的一般数学方程为y=ax+b以下是所使用的参数的描述 y是响应变... 继续阅读 >

2021
05-19

python实现线性回归算法

本文用python实现线性回归算法，供大家参考，具体内容如下#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonFriOct1119:25:112019"""fromsklearnimportdatasets,linear_model#引用sklearn库，主要为了使用其中的线性回归模块#创建数据集，把数据写入到numpy数组importnumpyasnp#引用numpy库，主要用来做科学计算importmatplotlib.pyplotasplt#引用matplotlib库，主要用来画图data=np.array([[152,51],[156,53],[1... 继续阅读 >

2021
04-27

使用pytorch实现线性回归

本文实例为大家分享了pytorch实现线性回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下线性回归都是包括以下几个步骤：定义模型、选择损失函数、选择优化函数、 训练数据、测试importtorchimportmatplotlib.pyplotasplt#构建数据集x_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0],[4.0],[5.0],[6.0]])y_data=torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0],[8.0],[10.0],[12.0]])#定义模型classLinearModel(torch.nn.Module):def__init__(s... 继续阅读 >

2021
04-27

pytorch实现线性回归以及多元回归

本文实例为大家分享了pytorch实现线性回归以及多元回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下最近在学习pytorch，现在把学习的代码放在这里，下面是github链接直接附上github代码#实现一个线性回归#所有的层结构和损失函数都来自于torch.nn#torch.optim是一个实现各种优化算法的包，调用的时候必须是需要优化的参数传入，这些参数都必须是Variablex_train=np.array([[3.3],[4.4],[5.5],[6.71],[6.93],[4.168],[9.779],[6.1... 继续阅读 >

2021
04-27

pytorch实现线性回归

pytorch实现线性回归代码练习实例，供大家参考，具体内容如下欢迎大家指正，希望可以通过小的练习提升对于pytorch的掌握#随机初始化一个二维数据集，使用朋友torch训练一个回归模型importnumpyasnpimportrandomimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.arange(20)y=np.array([5*x[i]+random.randint(1,20)foriinrange(len(x))])#random.randint(参数1,参数2)函数返回参数1和参数2之间的任意整数print('-'*50)#打... 继续阅读 >

2021
03-11

R语言实现线性回归的示例

在统计学中，线性回归(LinearRegression)是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的一种回归分析。简单对来说就是用来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则... 继续阅读 >

2021
03-11

R语言如何进行线性回归的拟合度详解

R语言进行线性回归的拟合度。本文只是使用R做回归计算，查看拟合度等，不讨论R函数的内部公式在R中线性回归分析的函数是lm(),基本语法是一元回归：lm(y~x,data)多元回归：lm(y~x1+x2+x3…,data)创建关系模型并获取系数x<-c(151,174,138,186,128,136,179,163,152,131)y<-c(63,81,56,91,47,57,76,72,62,48)#使用lm()函数进行计算.relation<-lm(y~x)print(relation)执行上面的代码，它产生以下结果C... 继续阅读 >

2021
01-26

如何用Python徒手写线性回归

对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。这种方法已经存在了200多年，并得到了广泛研究，但仍然是一个积极的研究领域。由于良好的可解释性，线性回归在商业数据上的用途十分广泛。当然，在生物数据、工业数据等领域也不乏关于回归分析的应用。另一方面，Python已成为数据科学家首选的编程语言，能够应用多种方法利用线性模型拟合大型数据集显得尤为重要。如果你刚刚迈入机器学习的大... 继续阅读 >

2020
12-17

python 实现一个简单的线性回归案例

#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#@File:自实现一个线性回归.py#@Author:赵路仓#@Date:2020/4/12#@Desc:#@Contact:398333404@qq.comimportosimporttensorflowastfdeflinear_regression():"""自实现一个线性回归:return:"""#命名空间withtf.variable_scope("prepared_data"):#准备数据x=tf.random_normal(shape=[100,1],name="Feature")y_true=tf.matmul(x,[[0.0... 继续阅读 >

2020
10-28

c# 模拟线性回归的示例

最近刚开始接触机器学习，在这里使用c#模拟一元线性回归，先上图看效果因为源码中有一些控件是自己封装的，所以就不上传可运行的程序集了，贴出核心代码，以供参考，如有不对，请多多给予建议privatevoidryButtonX1_Click(objectsender,EventArgse){string[]xnum=richTextBox1.Text.Trim().Split(',');//x值string[]ynum=richTextBox2.Text.Trim().Split(',');//y值if(xnum.Length!=ynum.Leng... 继续阅读 >

2020
10-23

python 还原梯度下降算法实现一维线性回归

首先我们看公式：这个是要拟合的函数然后我们求出它的损失函数，注意：这里的n和m均为数据集的长度，写的时候忘了注意，前面的theta0-theta1x是实际值，后面的y是期望值接着我们求出损失函数的偏导数：最终，梯度下降的算法：学习率一般小于1，当损失函数是0时，我们输出theta0和theta1.接下来上代码！classLinearRegression():def__init__(self,data,theta0,theta1,learning_rate):self.data=dataself.theta0... 继续阅读 >

2020
10-09

如何在python中实现线性回归

线性回归是基本的统计和机器学习技术之一。经济，计算机科学，社会科学等等学科中，无论是统计分析，或者是机器学习，还是科学计算，都有很大的机会需要用到线性模型。建议先学习它，然后再尝试更复杂的方法。本文主要介绍如何逐步在Python中实现线性回归。而至于线性回归的数学推导、线性回归具体怎样工作，参数选择如何改进回归模型将在以后说明。回归回归分析是统计和机器学习中最重要的领域之一。有许多可用的回归方法。线性回... 继续阅读 >

2020
09-25

Python 线性回归分析以及评价指标详解

废话不多说，直接上代码吧！"""#利用diabetes数据集来学习线性回归#diabetes是一个关于糖尿病的数据集，该数据集包括442个病人的生理数据及一年以后的病情发展情况。#数据集中的特征值总共10项,如下:#年龄#性别#体质指数#血压#s1,s2,s3,s4,s4,s6(六种血清的化验数据)#但请注意，以上的数据是经过特殊处理，10个数据中的每个都做了均值中心化处理，然后又用标准差乘以个体数量调整了数值范围。#验证就会... 继续阅读 >