scikit-learn的一元線性回歸
y = a + bx
(已知一堆 x,y的值， 找到a，b的值）。
編寫**scikit_learn_linear_model_demo.py如下：
import numpy as np
from sklearn.linear_model import linearregression
x = [[1],[2],[3],[4],[5],[6]]
y = [[1],[2.1],[2.9],[4.2],[5.1],[5.8]]
model = linearregression()
model.fit(x, y)
predicted = model.predict([13])[0]
print predicted
[[ 12.82666667]]linearregression的fit()方法就是學習這個一元線性回歸模型：
一元線性回歸模型
在回歸模型裡，線性回歸絕對是最簡單的，但這並不妨礙它成為回歸問題上的佼佼者。對於絕大部分的資料分析場景，線性回歸是我們的首選。歸其原因，有幾點 模型簡單且適用於大資料。訓練起來也非常快，資源消耗也少。線性回歸的評估標準?一種最簡單的方法就是測量真實值和 值之間的差異，也叫做誤差。假設一條線很好地擬合...
SPSS一元線性回歸
回歸分析 是資料分析中最基礎也是最重要的分析工具，絕大多數的資料分析問題，都可以使用回歸的思想來解決。回歸分析的任務就是 通過研究自變數x和因變數y的相關關係，嘗試去解釋y的形成機制，進而達到通過x去 y的目的。相關性 因果性 y為因變數 x為自變數 回歸分析的使命 1 識別重要變數 識別並判斷，哪...
一元線性回歸模型
按西瓜書公式寫的，比較簡陋，但可以執行幫助理解 import math d 65 6 50,5 120,15 98 12 51,6 66 8 70,10 78 11 75,10 120,8 45 7 該資料集表示 體重，血糖值 體重為x 血糖值為標記 一元線性回歸試圖求得g ax b使g擬合f 輸入...