一. 先说我对这个题目的理解 直线的x,y方程是这样的:y = kx+b, k就是斜率. 求线性回归斜率, 就是说 有这么一组(x, y)的对应值——样本.如果有四组,就说样本量是4.根据这些样本,做“线性回归”,最终求出一条直线(即y = kx + b的k值和b值),使得样本里的各个点(x, y) “尽可能的”落到直线(或者直线附近)上. 二. python解题需要安装的包 实际解题主要用到的python库是pandas. 解题算法是“最小二乘法”,这用到了pandas的ols函数. 我的系统

背景 学习 Linear Regression in Python – Real Python,对线性回归理论上的理解做个回顾,文章是前天读完,今天凭着记忆和理解写一遍,再回温更正. 线性回归(Linear Regression) 刚好今天听大妈讲机器学习,各种复杂高大上的算法,其背后都是在求"拟合". 线性回归估计是最简单的拟合了.也是基础中的基础. 依然是从字面上先来试着拆解和组合: 首先,Regression 回归,指的是研究变量之间的关系,这个由来在Python 线性回归(Li

说明:此文的第一部分参考了这里 用python进行线性回归分析非常方便,有现成的库可以使用比如:numpy.linalog.lstsq例子.scipy.stats.linregress例子.pandas.ols例子等. 不过本文使用sklearn库的linear_model.LinearRegression,支持任意维度,非常好用. 一.二维直线的例子 预备知识:线性方程\(y = a * x + b\) 表示平面一直线 下面的例子中,我们根据房屋面积.房屋价格的历史数据,建立线性回归模型. 然

背景 学习 Linear Regression in Python – Real Python,对 regression 一词比较疑惑. 这个 linear Regression 中的 Regression 是什么意思,字面上 Regression 是衰退的意思,线性衰退?相信理解了这个词,对线性回归可能印象深刻些. Regression 到底是什么意思 搜了一番,原来是为了纪念生物统计学家高尔顿的发现,他是达尔文的表兄,一直想从进化论来研究为何人各有不同. 他的一个重大发现是,父母的身高与子女

背景 学习 Linear Regression in Python – Real Python,前面几篇文章分别讲了"regression怎么理解","线性回归怎么理解",现在该是实现的时候了. 线性回归的 Python 实现:基本思路 导入 Python 包: 有哪些包推荐呢? Numpy:数据源 scikit-learn:ML statsmodels: 比 scikit-learn 功能更强大 准备数据 建模拟合 验证模型的拟合度 预测:用模型来预测新的数据 实

一.理论基础 1.回归公式 对于单元的线性回归,我们有:f(x) = kx + b 的方程(k代表权重,b代表截距). 对于多元线性回归,我们有: 或者为了简化,干脆将b视为k0·x0,,其中k0为1,于是我们就有: 2.损失函数 3.误差衡量 MSE,RMSE,MAE越接近于0越好,R方越接近于1越好. MSE平均平方误差(mean squared error) RMSE,是MSE的开根号 MAE平均绝对值误差(mean absolute error) R方 其中y_hat是预测值. 二.代码

git:https://github.com/linyi0604/MachineLearning 正则化: 提高模型在未知数据上的泛化能力 避免参数过拟合正则化常用的方法: 在目标函数上增加对参数的惩罚项 削减某一参数对结果的影响力度 L1正则化:lasso 在线性回归的目标函数后面加上L1范数向量惩罚项. f = w * x^n + b + k * ||w||1 x为输入的样本特征 w为学习到的每个特征的参数 n为次数 b为偏置.截距 ||w||1 为 特征参数的L1范数,作为惩罚向量 k 为

python3学习使用api 线性回归,和 随机参数回归 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model i

使用python3 学习了线性回归的api 分别使用逻辑斯蒂回归  和   随机参数估计回归 对良恶性肿瘤进行预测 我把数据集下载到了本地,可以来我的git下载源代码和数据集:https://github.com/linyi0604/MachineLearning import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessi

一.概述 参考博客:https://www.cnblogs.com/yszd/p/8529704.html 二.代码实现[解析解] import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt __author__ = 'zhen' # 这里相当于是随机X维度X1,rand是随机均匀分布 X = 2 * np.random.rand(100, 1) # 人为的设置真实的Y一列,np.random.randn(100, 1)是设置error,randn是标准

public class mySlope { // public List<double> Values { get; set; } public double SlopeResult { get; set; } } //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- #region 计算

线性回归的模型是:y＝theta0*x+theta1   其中theta0,theta1是我们希望得到的系数和截距. 下面是代码实例: 1. 用自定义数据来看看格式: # -*- coding:utf-8 -*- from sklearn import linear_model from resys.SplitData import * from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt ## 注意: ## python线性回归的数据输入格式

目录 线性回归原理 线性回归代码(Spark Python) 线性回归原理 详见博文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7873083.html 返回目录 线性回归代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('loca

目录 RANSAC算法线性回归(波斯顿房价预测) 一.RANSAC算法流程 二.导入模块 三.获取数据 四.训练模型 五.可视化 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ RANSAC算法线性回归(波斯顿房价预测) 虽然普通线性回归预测结果总体而言还是挺不错的,但是从数据上可以看出数据集中有较多的离群值,因此本节将使用RANSAC算法针对离群值做处理,即根据数据

Python教程 Python 教程 Python 简介 Python 环境搭建 Python 中文编码 Python 基础语法 Python 变量类型 Python 运算符 Python 条件语句 Python 循环语句 Python 数字 Python 列表(List) Python 字符串 Python 元组 Python 字典(Dictionary) Python 日期和时间 Python 函数 Python 模块 Python File及os模块 Python文件IO Python 异

目录 波士顿房价预测 导入模块 获取数据 打印数据 特征选择 散点图矩阵 关联矩阵 训练模型 可视化 波士顿房价预测 导入模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from matplotlib.font_manager import FontProperties from sklearn.linear_model import LinearReg

import tkinter as tk from tkinter import ttk import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import talib as ta series = np.random.choice([1, -1], size=200) close = np.cumsum(series).astype(float) # 重叠指标 def overlap_process(event): print(event.wid

import tkinter as tk from tkinter import ttk import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import talib as ta series = np.random.choice([1, -1], size=200) close = np.cumsum(series).astype(float) # 重叠指标 def overlap_process(event): print(event.wid

Overlap Studies 重叠研究指标 BBANDS Bollinger Bands 布林带 DEMA Double Exponential Moving Average 双指数移动平均线 EMA Exponential Moving Average 指数移动平均线 HT_TRENDLINE Hilbert Transform - Instantaneous Trendline 希尔伯特变换——瞬时趋势线 KAMA Kaufman Adaptive Moving Average 考夫曼自适

import talib as tb from talib import * print(tb.get_functions()) print(tb.get_function_groups()) 指标大类 TA_Lib库安装站内搜索 TA-Lib广泛应用于金融数据技术指标分析 @[TOC](指标大类) { 循环指标 HT_DCPERIOD - 希尔伯特变换-主导周期 HT_DCPHASE - 希尔伯特变换-主导循环阶段 HT_PHASOR - 希尔伯特变换-希尔伯特变换相量分量 HT_SINE -