【深度学习基础-11】简单线性回归(下)--实例及python代码实现
【摘要】 比如有5组数据,让你去做简单线性回归。
python代码实现上述过程
import numpy as np def fitSLR(x,y): n = len(x) dinominator = 0 numerator = 0 for i in range(0, n): numerator += (x[i] - np.mean(x))*(y[i] - np.mea...
比如有5组数据,让你去做简单线性回归。
python代码实现上述过程
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import numpy as np
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def fitSLR(x,y):
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n = len(x)
-
dinominator = 0
-
numerator = 0
-
for i in range(0, n):
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numerator += (x[i] - np.mean(x))*(y[i] - np.mean(y))
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dinominator += (x[i] - np.mean(x))**2
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print("numerator", numerator)
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print("dinominator", dinominator)
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b1 = numerator/float(dinominator)
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b0 = np.mean(y)/float(np.mean(x))
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return b0, b1
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def predict(x, b0, b1):
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return b0 + x*b1
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x = [1, 3, 2, 1, 3]
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y = [14, 24, 18, 17, 27]
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b0, b1 = fitSLR(x, y)
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print("intercept:", b0 , " slope:", b1)
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文章来源: kings.blog.csdn.net,作者:人工智能博士,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:kings.blog.csdn.net/article/details/86307009
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