ML之SLR：简单线性回归；根据多组数据(x,y)模拟得到一次线性方程(斜率和截距)，然后输入新的x来智能预测y值

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输出结果

代码设计

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代码设计

  

   

    

     

    
    

     

      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.mean(y))
     
    
   

    

     

    
    

     

       dinominator += (x[i]-np.mean(x))**2
     
    
   

    

     

    
    

     

       print("numerator:"+str(numerator))
     
    
   

    

     

    
    

     

       print("dinominator:"+str(dinominator))
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

       b1 = numerator/float(dinominator)
     
    
   

    

     

    
    

     

       b0 = np.mean(y)/float(np.mean(x))
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
 return b0,b1
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      def prefict(x,b0,b1):
     
    
   

    

     

    
    

     
 return b0+x*b1
     
    
   

    

     

    
    

     

      x=[1,6,2,9,30]   
     
    
   

    

     

    
    

     

      y=[64,54,39,55,48]
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      b0,b1=fitSLR(x, y)
     
    
   

    

     

    
    

     

      y_predict = prefict(6,b0,b1)
     
    
   

    

     

    
    

     

      print("y_predict:"+str(y_predict))
     
    
  
 

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文章来源: yunyaniu.blog.csdn.net，作者：一个处女座的程序猿，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/78992073