线性回归——尚学堂-人工智能开发课程

Posted 2021-01-04 xv-shilin

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这里：博客园小技巧，我觉得这个很好玩，可以拿来用。

第一种方法：利用numpy使用常规等式的数学方法，类似解数学方程，并利用matplot实现可视化。

有用到概率学方面的知识，比如似然什么的，大概了解下就OK，下面是代码：

 1 import numpy as np
 2 import matplotlib.pyplot as plt
 3 
 4 # Create an array of the given shape and populate it with random samples from a uniform distribution over ``[0, 1)``
 5 X = 2 * np.random.rand(100, 1)
 6 # 认为设置Y值，np.random.randn(100, 1)是设置error，randn是标准正态分布
 7 y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)
 8 # 整合X0和X1，拼接到一起了
 9 X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X]
10 print(X_b)
11 
12 # 常规等式法求解theta,求逆,转置,点乘
13 theta_best = np.linalg.inv(X_b.T.dot(X_b)).dot(X_b.T).dot(y)
14 print(theta_best)
15 
16 # 创建测试集里面的X1
17 X_new = np.array([[0], [2]])
18 X_new_b = np.c_[(np.ones((2, 1))), X_new]
19 print(X_new_b)
20 y_predict = X_new_b.dot(theta_best)
21 print(y_predict)
22 
23 plt.plot(X_new, y_predict, ‘r-‘)    # 红色 线图
24 plt.plot(X, y, ‘b.‘)                       # 蓝色 点图
25 plt.axis([0, 2, 0, 15])                # x轴，y轴区间
26 plt.show()

想说个小技巧，选中调用的函数，快捷键crtl+B，或者单击右键，Go To，Declaration；就可以快速转到调用的函数那儿，注：我用的是Pycharm + Anaconda3.

第二种方法：使用sklearn框架，看着很简单呢。主要用到的是fit，predict

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = 2 * np.random.rand(100, 1)
y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)

lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X, y)
print(lin_reg.intercept_, lin_reg.coef_)

X_new = np.array([[0], [2]])
print(lin_reg.predict(X_new))

还有，我觉得动手写最重要，然后哪里不会找哪里，多看看相关的博客，总会用到的；而且博客很好玩，自己写下来可以随时再看，真的方便，也要多写写博客，完。

哎，这个该放到哪一类呢？

今天就是这些了，有些少，早上睡懒觉了，晚上有个考研讲座要去听（关于我们专业的，不是数学、英语，政治的），over