5.线性回归算法

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了5.线性回归算法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1.本节重点知识点用自己的话总结出来,可以配上图片,以及说明该知识点的重要性

1)。机器学习算法中回归算法的分类

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2)。回归与分类的区别

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3)线性回归的定义

  线性回归模型建模速度快,不需要很复杂的计算,在数据量大的情况下依然运行速度很快;可以根据系数给出每个变量的理解和解释;对异常值很敏感。

  线性回归,它不仅仅是一维;它可以是多维的;可以是曲线;亦可直线;甚至可达更高维;等等。

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4)线性模型:

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 5)线性回归的损失

  任何一件事的过程都有一定的误差,预测也不例外,而这个范围称为最小二乘法。

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6)明确线性回归算法的缺点,并对其进行优化。

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7).本章主要内容总结

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8)本章所运用到的代码:

  1)。面积与房价的关系

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(5, 5))
plt.scatter([60, 72, 75, 80, 83], [126, 151.2, 257.5, 168, 174.3])
plt.xlabel("area")
plt.ylabel("price")
plt.show()

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  2).数组的点乘和矩阵的乘积。

import numpy as np

a = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]
b = [1, 2, 3, 4]
c = np.multiply(a, b)
print("数组点乘结果:
", c)
b = [[1], [2], [3], [4]]
d = np.dot(a, b)
print("矩阵乘积结果:
", d)

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  3).手写线性回归方程,并计算其损失值

import random
import matplotlib.pyplot as plt

x = [0.1*x for x in range(0, 10)]
y = [12*i*4 for i in x]
print(x)
print(y)

w = random.random()
b = random.random()
a1 = []
b1 = []
for i in range(10):
    for x1, y1 in zip(x, y):
        o = w*x1+b   # 预测值
        e = (o-y1)
        loss = e**2  # 损失值
        dw = 2*e*x1
        db = 2*e*1
        w = w-0.1*dw
        b = b-0.1*db
        print(loss={0},w={1},b={2}. format(loss, w, b))
        # loss越小越好
    a1.append(i)
    b1.append(loss)
    plt.plot(a1, b1)
    plt.pause(0.1)
plt.show()

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2.思考线性回归算法可以用来做什么?(大家尽量不要写重复)

线性回归算法可以用来做:全国快递运输总量预测,股价走势预测,人们收入增长预测,中国人口增长分析等等。

 

 

3.自主编写线性回归算法 ,数据可以自己造,或者从网上获取。(加分题)

 分析产品A的单价与销量之间的关系,来预测当产品A的定价为x,市场的需求量y将会是多少,就能知道该向供应商订购多少产品A。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv(price_demand.csv)
# print(df[[‘Price‘]])
x = df[Price]
# print(x)
y = df[Demand]
x_mean = np.mean(x)
y_mean = np.mean(y)
num = 0
dom = 0
for x1, y1 in zip(x, y):
    num += (x1-x_mean)*(y1-y_mean)
    dom += (x1-x_mean)**2
a = num/dom
b = y_mean-a*x_mean
# 预测值
y_pred = a*x+b
print(预测值:
, y_pred)
# 可视化
plt.scatter(x, y, color=red)     # 样本点
plt.plot(x, y_pred, color=blue)  # 蓝色回归线
plt.xlabel("Price")
plt.ylabel("Demand")
plt.show()

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以上是关于5.线性回归算法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

5线性回归算法

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