关键词：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import linear_model
#设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
#设置自变量和因变量
data_x=[]
data_y=[]
#读取数据
f=open('E:\\Desktop\\python_code\\sklearn\\课程数据\\回归\\prices.txt','r') #自己存放的数据位置
lines=f.readlines()
for line in lines:
items=line.strip().split(',') #line.去掉(空格).分割(',')
data_x.append(int(items[0]))
data_y.append(int(items[1]))
length=len(data_x)
data_x=np.array(data_x).reshape(length,1)
data_y=np.array(data_y)
minX=min(data_x)
maxX=max(data_x)
x=np.arange(minX,maxX).reshape([-1,1])
linear=linear_model.LinearRegression()
linear.fit(data_x,data_y)
print('Coefficients:',linear.coef_) #线性系数
print('intercept:',linear.intercept_) #与y轴的交点坐标
plt.scatter(data_x,data_y,color='green')
plt.plot(x,linear.predict(x),color='blue')
plt.xlabel('Area')
plt.ylabel('Price')
plt.title('房价与房屋尺寸关系的线性关系图')
plt.show()
机器学习sklearn监督学习回归算法岭回归ridgeregression(代码片段)
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机器学习sklearn监督学习回归算法多项式回归polynomialregression(代码片段)
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03_有监督学习--简单线性回归模型（调用sklearn库代码实现）(代码片段)
有监督学习--简单线性回归模型（调用sklearn库代码实现）0.引入依赖1.导入数据（data.csv）2.定义损失函数3.导入机器学习库sklearn4.测试：运行算法，从训练好的模型中提取出系数和截距5.画出拟合曲线6.附录-测试数据有监督学习--... 查看详情
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机器学习基础概念笔记
...见算法：K-均值、最大期望算法、DBSCAN、Parzen窗设计 机器学习应用步骤：收集数据——准备输入数据——分析输入数据 查看详情
机器学习
1.用于执行分类，回归，聚类和密度估计的机器学习方法： a.监督学习的用途： k-近邻算法线性回归朴素贝叶斯算法局部加权线性回归支持向量机Ride回归决策树lasso最小回归系数估计 b.无监督学习的... 查看详情
机器学习线性回归 - Sklearn
】机器学习线性回归-Sklearn【英文标题】：MachineLearninglinerRegression-Sklearn【发布时间】：2019-08-0110:31:17【问题描述】：我是机器学习领域的新手，在学习回归方面我有一些疑问1：在练习sklearn学习回归模型预测方法时出现以下错误... 查看详情
吴恩达机器学习学习笔记——2.1单变量线性回归算法
1回顾1.1监督学习定义：给定正确答案的机器学习算法分类：（1）回归算法：预测连续值的输出，如房价的预测（2）分类算法：离散值的输出，如判断患病是否为某种癌症1.2非监督学习定义：不给定数据的信息的情况下，分析数... 查看详情
机器学习sklearn（78）：算法实例（三十五）回归线性回归大家族多重共线性：岭回归与lassolasso(代码片段)
3Lasso3.1Lasso与多重共线性 3.2Lasso的核心作用：特征选择 importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportRidge,LinearRegression,Lassofromsklearn.model_selecti 查看详情
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机器学习模型和算法(代码片段)
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机器学习sklearn（77）：算法实例（三十四）回归线性回归大家族多重共线性：岭回归与lasso岭回归(代码片段)
1最熟悉的陌生人：多重共线性逆矩阵存在的充分必要条件 行列式不为0的充分必要条件 矩阵满秩的充分必要条件 查看详情
机器学习概念
机器学习就是把无序的数据转换成实用的信息。机器学习的主要任务就是分类，通过通过训练数据训练算法，终于能够将实际的数据分到合适的类别中监督学习算法：预測目标变量的值k-means算法。线性回归朴素贝叶斯算法，局... 查看详情
sklearn机器学习基础（day02基础入门篇）(代码片段)
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机器学习-2-线性回归
机器学习-2-线性回归首先吐槽我们的老师上课上得真是太烂了。。真的烂。。PPT里也只会对没有意义的公式，而且还不解释是在干什么。。回归什么是回归首先回归属于监督学习的一种，回归问题中，尝试预测连续的输出，与尝... 查看详情
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