【Python机器学习】线性模型——用于回归的线性模型

对于回归问题,线性模型预测的一般公式为:

y=w[0]*x[0]+w[1]*x[1]+............+w[p]*x[p]+b

这里的x[0]到x[p]表示的事单个数据点的特征,w和b是学习模型的参数,y是模型的预测结果。对于单一特征的数据集,公式:

y=w[0]*x[0]+b

这里的w[0]是斜率,b是y轴偏移。对于有更多特征的数据集,w包含沿每个特征坐标轴的斜率。

python 复制代码
import mglearn.datasets
import matplotlib.pyplot as plt

mglearn.plots.plot_linear_regression_wave()
plt.show()

从w[0]可以看出,斜率应该在0.4左右。截距是指预测直线与y轴的交点,比0略小。

相关推荐
jndingxin12 分钟前
OpenCV 图形API(21)逐像素操作
人工智能·opencv·计算机视觉
程序员小杰@42 分钟前
AI前端组件库Ant DesIgn X
开发语言·前端·人工智能
浩哥的技术博客2 小时前
使用MetaGPT 创建智能体(1)入门
人工智能·大模型·智能体
胖哥真不错2 小时前
数据分享:汽车测评数据
python·机器学习·数据分享·汽车测评数据·car evaluation
明月看潮生2 小时前
青少年编程与数学 02-015 大学数学知识点 07课题、数值分析
机器学习·青少年编程·数值分析·编程与数学
不惑_3 小时前
基于HAI应用,从零开始的NLP处理实践指南
人工智能
OreoCC3 小时前
第R3周:RNN-心脏病预测(pytorch版)
人工智能·pytorch·rnn
说私域3 小时前
基于开源链动 2+1 模式 AI 智能名片 S2B2C 商城小程序的社群团购品牌命名策略研究
人工智能·小程序·开源·零售
森叶3 小时前
免费Deepseek-v3接口实现Browser-Use Web UI:浏览器自动化本地模拟抓取数据实录
前端·人工智能·自动化