1print('
*****您好!這裡是簡單線性回歸方程求解模型*****')
2 num = int(input('
請輸入您需要操作的樣本對數'))
3#接收自變數的list
4 xlist =5#
接收因變數的list
6 ylist =78
for i in
range(num):
9 x = int(input('
自變數:'))
1011 y = int(input('
因變數:'))
1213
()14
#x表示自變數的均值15#
y表示因變數的均值
16 x = sum(xlist)/len(xlist)
17 y = sum(ylist)/len(ylist)
1819 totalx =0
20 totalx_y =0
21 sst = 0 #
總的平方和
22 sse = 0 #
誤差平方和
2324
for i in
range(num):
25 totalx_y += (xlist[i]-x)*(ylist[i]-y)
26 totalx += (xlist[i]-x)**2
27 sst += (ylist[i]-y)**2
2829 b1 = totalx_y/totalx
30 b0 = y-b1*x
3132
for i in
range(num):33#
求因變數的**值
34 yi = b0 + b1*xlist[i]
35 sse += (ylist[i]-yi)**2
3637 r2 = 1 - sse/sst
3839
print('
估計的回歸方程:y=x+
'.format(b1,b0))
40print('
判定係數:
'.format(r2))
作者李安國
線性回歸演算法實現(Python)
線性回歸python底層實現 一 實現目標 1.了解最優線性回歸模型引數的解析解的求解過程 2.幫助大家加深線性回歸模型的基本求解原理 3.掌握通過乙個簡單的工具包呼叫過程幫助大家掌握快速實現線性回歸模型的方法。二 案例內容介紹 線性回歸是極其學習中最基本的模型,用來擬合自變數和因變數之間呈現線性關...
線性回歸演算法
1 有監督學習 supervised learning 不僅把訓練資料丟給計算機,而且還把分類的結果 資料具有的標籤 也一併丟給計算機分析。計算機進行學習之後,再丟給它新的未知的資料,它也能計算出該資料導致各種結果的概率,給你乙個最接近正確的結果。由於計算機在學習的過程中不僅有訓練資料,而且有訓練結...
線性回歸演算法
什麼是線性回歸?統計學中,線性回歸 linear regression 是利用稱為線性回歸方程的最小平方函式對乙個或多個自變數和因變數之間關係進行建模的一種回歸分析。原理與推導 損失函式 loss function 是定義在單個樣本上的,算的是乙個樣本的誤差。代價函式 cost function 是...