麦子学院机器学习基础(6)-(简单线性回归))(python)
一 理论知识
1.平均值:sum/n
中位数:中间的数
众数:出现次数最多的数
标准差是方差的开方
2. 回归
回归问题的变量为连续性数值型
分类问题的变量为类别型数值型
三种线性关系
正向线性关系
反向线性关系
无关系
二 代码实战
#simple linear regression #简单线性回归 import numpy as np x = [1,3,2,1,3] y = [14,24,18,17,27] def get_slr(x,y): n = len(x) din = 0 num = 0 for i in range(n): num += (x[i]-np.mean(x))*(y[i]-np.mean(y)) din += (x[i]-np.mean(x))**2 b1 = num/float(din) b0 = aver_y-b1*np.mean(x) return b0,b1
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