算法原理

【代码】自写代码-实现线性回归

作者 : 老饼 发表日期 : 2023-11-09 03:33:19 更新日期 : 2023-11-09 03:36:39
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本文展示如何自写代码实现线性回归模型的求解

通过本文可以更具体的掌握线性回归模型的实现原理



    01. 自写代码-实现线性回归    



本节展示如何自写代码来实现线性回归模型



     问题     


现有数据以下
 

需要我们建立线性模型,用变量 x1,x2 预测y
✍️备注
 以上数据的实际关系为: 
  
建完模可以回头看看建模的结果与这个是否一致





    自写代码求解线性回归   


根据线性回归模型的求解公式,进行求解即可
 
 python代码如下:
import numpy as np
#输入数据
x = np.array([[0, 2], [1, 1], [2,3],[3,2],[4,5],[5,2]]) 
y = np.array([8,7,15,14,25,18])
# 给x添加一列1
xt = np.insert(x, x.shape[1], 1, axis=1)
#按公式求解w,其中inv的功能是求矩阵的逆,@是矩阵的乘法
w = np.linalg.inv(xt.T@xt)@xt.T@y
#输出W
print("模型参数W:"+str(w))
运行结果如下
 
模型参数W:[2. 3. 2.]

 
即代表模型为:
 
 
 
可见,模型的求解是有效的










  End  







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