可行性分析####

sklearn.linear_model.linear_regression()

一些参数

  • fit_intercept 布尔型参数,表示是否计算该模型的截距
  • normalize 布尔型参数,若为TRUE,则X在回归前进行归一化,默认False

可以查看系数###

linear.coef_

linear.intercept_

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat May 27 12:04:03 2017 @author: sfzyk
""" import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
from sklearn.linear_model import LinearRegression
os.chdir(r"d:\mechine_learning\mooc_data")
f=open("prices.txt",'r')
lines=f.readlines() data_x=[]
data_y=[] for line in lines:
#print(line)
items=line.strip()
strs=items.split(',')
data_x.append(int(strs[0]))
data_y.append(int(strs[1])) leng=len(data_x)
data_x=np.array(data_x).reshape((leng,1))
#同是一维的但是data_x 和data_y的格式要求不一样
data_y=np.array(data_y) minx=min(data_x)
maxx=max(data_x)
x=np.linspace(minx,maxx,100) linear=LinearRegression() linear.fit(data_x,data_y) plt.scatter(data_x,data_y,'r') plt.plot(x,linear.predict(x.reshape(-1,1)),'-b')

加入高次项特征###

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat May 27 12:59:12 2017 @author: sfzyk
""" from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
os.chdir("d:\mechine_learning\mooc_data")
f=open("prices.txt",'r')
lines=f.readlines() data_x=[]
data_y=[] for line in lines:
#print(line)
items=line.strip()
strs=items.split(',')
data_x.append(int(strs[0]))
data_y.append(int(strs[1]))
leng=len(data_x)
data_x=np.array(data_x).reshape((leng,1)) minx=min(data_x)
maxx=max(data_x)
x=np.linspace(minx,maxx,100) poly_reg=PolynomialFeatures(degree=2)
x_poly=poly_reg.fit_transform(data_x) linear=LinearRegression()
linear.fit(x_poly,data_y) plt.scatter(data_x,data_y,color='red') plt.plot(x,linear.predict(poly_reg.fit_transform(x.reshape((-1,1)))),'-b')

第二周<线性回归>的更多相关文章

  1. Surprise团队第二周项目总结

    Surprise团队第二周项目总结 项目进展 已实现五子棋人人模式部分 人人模式: 基本方式:采取黑棋先行,黑白交替的下棋顺序. 模式:通过鼠标点击相应棋盘中的"交叉点",在lay ...

  2. python课程第二周重点记录

    python课程第二周重点记录 1.元组的元素不可被修改,元组的元素的元素可以被修改(字典在元组中,字典的值可以被修改) 2.个人感觉方便做加密解密 3.一些方法的使用 sb = "name ...

  3. 20145213《Java程序设计》第二周学习总结

    20145213<Java程序设计>第二周学习总结 教材学习内容总结 本周娄老师给的任务是学习教材的第三章--基础语法.其实我觉得还蛮轻松的,因为在翻开厚重的书本,一股熟悉的气息扑面而来, ...

  4. 20145304 刘钦令 Java程序设计第二周学习总结

    20145304 <Java程序设计>第2周学习总结 教材学习内容总结 java可区分基本类型和类类型(即参考类型)两大类型系统. 基本类型主要可区分为整数.字节.浮点数.字符与布尔. 整 ...

  5. 20145330孙文馨 《Java程序设计》第二周学习总结

    20145330孙文馨第二周学习总结 第二周相比于第一周对java语言有了深一点的了解,也意识到多敲代码才是学习计算机语言的最好方法. 教材内容总结 类型.变量与运算符 *基本类型 整数(short. ...

  6. 20145337 《Java程序设计》第二周学习总结

    20145337 <Java程序设计>第二周学习总结 教材学习内容总结 Java可分基本类型与类类型: 基本类型分整数(short.int.long).字节(byte).浮点数(float ...

  7. Linux内核设计第二周——操作系统工作原理

    Linux内核设计第二周 ——操作系统工作原理 作者:宋宸宁(20135315) 一.实验过程 图1 执行效果 从图中可以看出,每执行my_ start_ kernel函数两次或一次,my_ time ...

  8. 20169212《Linux内核原理与分析》第二周作业

    <Linux内核原理与分析>第二周作业 这一周学习了MOOCLinux内核分析的第一讲,计算机是如何工作的?由于本科对相关知识的不熟悉,所以感觉有的知识理解起来了有一定的难度,不过多查查资 ...

  9. 20135328信息安全系统设计基础第二周学习总结(vim、gcc、gdb)

    第三周学习笔记 学习计时:共8小时 读书:1 代码:5 作业:1 博客:7 一.学习目标 熟悉Linux系统下的开发环境 熟悉vi的基本操作 熟悉gcc编译器的基本原理 熟练使用gcc编译器的常用选项 ...

随机推荐

  1. apache+flask部署

    wsgi方式 1.安装apache 1.解压httpd并进行安装 # tar zxvf httpd-2.2.15.tar.gz # cd httpd-2.2.15    # ./configure - ...

  2. SPRINGBOOT配置MYSQL,MYBATIS,DRUID

    配置 DRUID连接池 MYSQL数据库 MYBATIS持久层框架 添加依赖 <dependency> <groupId>mysql</groupId> <a ...

  3. springboot2配置druid数据库连接池

    注意配置以下的依赖: <!-- 引入druid数据源--> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> &l ...

  4. Linux常用命令的缩写含义

    命令缩写: ls:list(列出目录内容) cd:Change Directory(改变目录) su:switch user 切换用户rpm:redhat package manager 红帽子打包管 ...

  5. Python 编码转换与中文处理

    python 中的 unicode是让人很困惑.比较难以理解的问题. 这篇文章 写的比较好,utf-8是 unicode的一种实现方式,unicode.gbk.gb2312是编码字符集. py文件中的 ...

  6. java虚拟机(十)--性能监控工具测试内存溢出和死锁基本思路

    在之前就曾经简单介绍过jdk自带的性能检测工具,但是只是很入门的内容.没有真正的用过都是白扯了,面试的时候也说不过去,更别提真正 在生产环境去解决问题,所以这里我们学习一下真正解决问题的过程,最起码面 ...

  7. 模板:ST表

    ST表:解决RMQ类问题,预处理$O(nlog_{2}n)$,查询$O(1)$ 较线段树来说每次查询为1,线段树为log,但ST表不方便更改 ST表还用了倍增思想. 模板: struct ST_MAP ...

  8. Python pylint的安装和使用

    Pylint 是一个 Python 代码分析工具,它分析 Python 代码中的错误,查找不符合代码风格标准和有潜在问题的代码. Pylint 是一个 Python 工具,除了平常代码分析工具的作用之 ...

  9. 2019-7-29-Roslyn-使用-Target-替换占位符方式生成-nuget-打包

    title author date CreateTime categories Roslyn 使用 Target 替换占位符方式生成 nuget 打包 lindexi 2019-7-29 10:1:1 ...

  10. Leetcode153. Find Minimum in Rotated Sorted Array寻找旋转排序数组中最小值

    假设按照升序排序的数组在预先未知的某个点上进行了旋转. ( 例如,数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] ). 请找出其中最小的元素. 你可以假设数组中不存在重 ...