一.简单的多元线性回归: data.txt ,230.1,37.8,69.2,22.1 ,44.5,39.3,45.1,10.4 ,17.2,45.9,69.3,9.3 ,151.5,41.3,58.5,18.5 ,180.8,10.8,58.4,12.9 ,,7.2 ,57.5,32.8,23.5,11.8 ,120.2,19.6,11.6,13.2 ,,4.8 ,199.8,2.6,21.2,10.6 ,66.1,5.8,24.2,8.6 ,,,17.4 ,23.8,35.1,65.9,9.

在本节中将通过一个预测房屋价格的实例来讲解利用线性回归预测房屋价格,以及在tensorflow中如何实现 Tensorflow 线性回归预测房价实例 1.1. 准备工作 1.2. 归一化数据 1.3. 用随机的值填充a,b并计算误差,误差采用上文所使用SSE(和方差) 1.4. 计算误差梯度 1.5. 调整参数直到SSE参数最小 1.6. 概念 1.6.1. 简单线性回归 1.6.2. 梯度下降 梯度 步长 1.1. 准备工作 从网上得到的数据可以看到房屋价格与房屋尺寸的一个对比关系,如下图:

这是机器学习系列的第一篇文章. 本文将使用Python及scikit-learn的线性回归预测Google的股票走势.请千万别期望这个示例能够让你成为股票高手.下面按逐步介绍如何进行实践. 准备数据 本文使用的数据来自www.quandl.com网站.使用Python相应的quandl库就可以通过简单的几行代码获取到我们想要的数据.本文使用的是其中的免费数据.利用下面代码就可以拿到数据: import quandl df = quandl.get('WIKI/GOOGL') 其中WIKI/GOO

MATLAB一元线性回归分析应用举例 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ huigui.m function [b,bint,r,rint,states,sima2,p,y0,zxqj]=huigui(x,y,x0) %x –p元线性模型自变量的n个观测值的n×p矩阵,y -p元线性模型因变量的n个观测值的n×1向量,x0为预测值的横坐标 %b -模型系数β的最小二乘估计值,bint -模型系数β的100(1-alpha)%置信区间,r

最近翻阅资料,找到 chart.DataManipulator.FinancialFormula()公式的使用,打开另一扇未曾了解的窗,供大家分享一下. 一 DataManipulator类 运行时,执行数据操作.此类是通过chart中DataManipulator属性对外公开的. 在C#中的继承关系如下: System.Object System.Web.UI.DataVisualization.Charting.DataFormula System.Web.UI.DataVisualizat

今天,我们学习了直方图.于是乎,回来我就用matlab代码实现一下.昨天受到道路检测老师课上一个内容的影响(对于道路裂缝的检测,我突发奇想,如果对于道路图像进行操作,是否能够让裂缝与道路分离,使得图像经过预处理以后在检测过程中能更加直观),于是所用图片是与道路裂缝有关的.(但是发现效果似乎很shi...) 结合上节课的图像点运算.今天的代码都将会囊括进来! 点运算,是用于改变图像灰度范围以及分布的一种运算,原图像与生成图像之间相应的像素值之间满足某种函数关系.可以是线性变换的,也可以是非线性变换

多变量线性回归 之前讨论的都是单变量的情况.例如房价与房屋面积之前的关系,但是实际上,房价除了房屋面积之外,还要房间数,楼层等因素相关.那么此时就变成了一个多变量线性回归的问题.在实际问题中,多变量的线性回归问题是更加常见的. 下面这个例子就是表明了我上面所说的情况. 之前的单变量线性回归的问题,最后求解得到的是一个线性方程.那么在多变量线性回归中,得到的是: 其中X,theta都是一个n阶向量.那么最后的表示方式就变为了: h 是theta的转置与X的乘积. 多变量梯度下降 和单变量的线性回归

一.作业说明 给定训练集train.csv,要求根据前9个小时的空气监测情况预测第10个小时的PM2.5含量. 训练集介绍: (1)CSV文件,包含台湾丰原地区240天的气象观测资料(取每个月前20天的数据做训练集,12月X20天=240天,每月后10天数据用于测试,对学生不可见); (2)每天的监测时间点为0时,1时......到23时,共24个时间节点; (3)每天的检测指标包括CO.NO.PM2.5.PM10等气体浓度,是否降雨.刮风等气象信息,共计18项. 用excel打开,繁体字会出现

一.二元输入特征线性回归 测试数据为:ex1data2.txt ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, Python代码如下: #-*- coding: UTF- -*- import random import numpy as np import mat

代码: import tensorflow as tf import numpy as np import xlrd import matplotlib.pyplot as plt DATA_FILE = 'fire_theft.xls' # 1.read from data file book=xlrd.open_workbook(DATA_FILE,encoding_override="utf-8") sheet=book.sheet_by_index(0) data=np.asa

作业说明 给定训练集train.csv,要求根据前9个小时的空气监测情况预测第10个小时的PM2.5含量. 训练集介绍: (1):CSV文件,包含台湾丰原地区240天的气象观测资料(取每个月前20天的数据做训练集,12月X20天=240天,每月后10天数据用于测试,对学生不可见); (2):每天的监测时间点为0时,1时......到23时,共24个时间节点; (3):每天的检测指标包括CO.NO.PM2.5.PM10等气体浓度,是否降雨.刮风等气象信息,共计18项: (4):数据集https:/

今天在阅读数学建模的时候看到了差分那章 其中有一个用matlab求线性的代码,这里我贴出来 这里我送上 Python代码 In [39]: import numpy as np ...: from scipy.optimize import nnls ...: x = np.array([[1,2,3,4,5],[1,1,1,1,1]]) ...: x = x.T ...: y = np.array([11,12,13,15,16]) ...: nnls(x,y) ...: Out[39]: (

来源:https://blog.csdn.net/zhaluo0051/article/details/77949170 :https://blog.csdn.net/g28_gwf/article/details/84450935 Matlab做线性最小二乘拟合 函数命令为:a=polyfit(x,y,m)    % x,y为对应的自变量,m为需要拟合的最高次幂 y=polyval(a,x);      %根据拟合的函数得出x对应的因变量的值 函数表达形式为:f(x)=a1*x^m+...+a

所有内容都在python源码和注释里,可运行! ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要的python的部分语法说明: # 5.增加了对

1.网易公开课 机器学习   http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html https://github.com/search?p=5&q=%E5%9B%9E%E5%BD%92+%E6%A2%AF%E5%BA%A6&type=Code&utf8=%E2%9C%93   2. 传统的机器学习: 机器学习(ML)技术在预测中发挥了重要的作用,ML经历了多代的发展,形成了具有丰富的模型结构,例如: 1.线性回归.

---layout: posttitle: 2018-02-03-PY3下经典数据集iris的机器学习算法举例-零基础key: 20180203tags: 机器学习 ML IRIS python3modify_date: 2018-02-03--- # python3下经典数据集iris的机器学习算法举例-零基础说明:* 本文发布于: gitee,github,博客园* 转载和引用请指明原作者和连接及出处. 正文:* 以下内容可以拷贝到一个python3源码文件,比如较“iris_ml.py”当

引自:http://www.cnblogs.com/taichu/p/5251332.html ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要

scikit-learn的线性回归预测Google股票 这是机器学习系列的第一篇文章. 本文将使用Python及scikit-learn的线性回归预测Google的股票走势.请千万别期望这个示例能够让你成为股票高手.下面按逐步介绍如何进行实践. 准备数据 本文使用的数据来自www.quandl.com网站.使用Python相应的quandl库就可以通过简单的几行代码获取到我们想要的数据.本文使用的是其中的免费数据.利用下面代码就可以拿到数据: import quandl df = quandl.

1 什么是逻辑回归 1.1逻辑回归与线性回归的区别: 线性回归预测的是一个连续的值,不论是单变量还是多变量(比如多层感知器),他都返回的是一个连续的值,放在图中就是条连续的曲线,他常用来表示的数学方法是Y=aX+b: 与之相对的,逻辑回归给出的值并不是连续的,而是 类似于"是" 和 "否" 的回答,这就类似于二元分类的问题. 1.2逻辑回归实现(sigmoid): 在逻辑回归算法中,我们常使用的激活函数是Sigmoid函数,他能够将数据映射到 0 到 1 之间,并且

Titanic是kaggle上的一道just for fun的题,没有奖金,但是数据整洁,拿来练手最好不过啦. 这道题给的数据是泰坦尼克号上的乘客的信息,预测乘客是否幸存.这是个二元分类的机器学习问题,但是由于数据样本相对较少,在当时慌乱的情况下幸存者有一定的随机性,还是有一定挑战的.https://www.kaggle.com/c/titanic-gettingStarted/ 一 载入数据 首先,我们要先看一看数据,分析数据的一些较为直观的特征.代码使用numpy pandas和scikit