線性回歸是利用數理統計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法，運用十分廣泛。其表達形式為y = w』x+e，e為誤差服從均值為0的正態分佈。
回歸分析中，只包括乙個自變數和乙個因變數，且二者的關係可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數，且因變數和自變數之間是線性關係，則稱為多元線性回歸分析。
我們所採用的擬合方程為最小二乘法，可以計算出對於y=bx+a的直線。
可以計算出對於y=bx+a的直線。同時可以表示為y = x.t*w , x = [x0 x1].t , w = [b w].t;
其原理為真實值與**值的差值
一、匯入相關模組
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
x,y=
,for i in
range(1
,100):
[1,2
*(i+random.uniform(
-0.3
,0.3))
+3+random.random()]
)[i+random.uniform(-5
,5)]
)x = np.matrix(x)
y = np.matrix(y)
四、計算引數矩陣
xtx = x.t*x;
if(np.linalg.det(xtx)==0
):#判斷行列式是否等於0，如果等於0則不可逆，求偽逆
ws = np.linalg.pinv(xtx)
*(x.t*y)
else ws = xtx.i *
(x.t*y)
五、繪製結果影象
yhat = x*ws;
#計算**的y值
通過觀察影象，擬合效果還是相當不錯的。但是對於大多數模型，還需要細化和修改。
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