機器學習 線性回歸

line_fitter.fit(temperature, sales)  傳入引數

sales_predict = line_fitter.predict(temperature) **模型

計算loss時 要使用平方距離 如下圖 a的loss是 9(3^2) b的loss是1(1^2)

總loss=10 如果發現一條線路使loss小於10 那麼這條線路會成為更好的線路

for i in range(len(y)):

total_loss+=(y_predicted[i]-y[i])**2

得到合適的梯度

def get_gradient_at_b(x, y, b, m):

n = len(x)
diff = 0
for i in range(n):
x_val = x[i]
y_val = y[i]
diff += (y_val - ((m * x_val) + b))
b_gradient = -(2/n) * diff  
return b_gradient
def get_gradient_at_m(x, y, b, m):
n = len(x)
diff = 0
for i in range(n):
x_val = x[i]
y_val = y[i]
diff += x_val * (y_val - ((m * x_val) + b))
m_gradient = -(2/n) * diff  
return m_gradient
#your step_gradient function here
def step_gradient(x, y, b_current, m_current):
b_gradient = get_gradient_at_b(x, y, b_current, m_current)
m_gradient = get_gradient_at_m(x, y, b_current, m_current)
b = b_current - (0.01 * b_gradient)
m = m_current - (0.01 * m_gradient)
return [b, m]
months = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
revenue = [52, 74, 79, 95, 115, 110, 129, 126, 147, 146, 156, 184]
# current intercept guess:
b = 0
# current slope guess:
m = 0
b, m = step_gradient(months, revenue, b, m)
print(b, m)

機器學習 線性回歸

可以說基本上是機器學習中最簡單的模型了，但是實際上其地位很重要 計算簡單 效果不錯，在很多其他演算法中也可以看到用lr作為一部分 先來看乙個小例子，給乙個 線性回歸是什麼 的概念。圖來自 2 假設有乙個房屋銷售的資料如下 面積 m 2 銷售價錢 萬元 123 250 150 320 87 160 1...

機器學習（線性回歸）

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