【机器学习】Linear Regression

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【机器学习】Linear Regression。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1、问题描述

一套 1000 平方英尺 (sqft) 的房屋售价为300,000美元,一套 2000 平方英尺的房屋售价为500,000美元。这两点将构成我们的数据或训练集。面积单位为 1000 平方英尺,价格单位为 1000 美元。

Size (1000 sqft) Price (1000s of dollars)
1.0 300
2.0 500

希望通过这两个点拟合线性回归模型,以便可以预测其他房屋的价格。例如,面积为 1200 平方英尺的房屋价格是多少。

首先导入所需要的库

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('./deeplearning.mplstyle')

以下代码来创建x_train和y_train变量。数据存储在一维 NumPy 数组中。

# x_train is the input variable (size in 1000 square feet)
# y_train is the target (price in 1000s of dollars)
x_train = np.array([1.0, 2.0])
y_train = np.array([300.0, 500.0])
print(f"x_train = {x_train}")
print(f"y_train = {y_train}")

2、表示说明

使用 m 来表示训练样本的数量。 (x ( i ) ^{(i)} (i), y ( i ) ^{(i)} (i)) 表示第 i 个训练样本。由于 Python 是零索引的,(x ( 0 ) ^{(0)} (0), y ( 0 ) ^{(0)} (0)) 是 (1.0, 300.0) , (x ( 1 ) ^{(1)} (1), y ( 1 ) ^{(1)} (1)) 是 (2.0, 500.0).

3、数据绘图

使用 matplotlib 库中的scatter()函数绘制这两个点。 其中,函数参数markerc 将点显示为红叉(默认为蓝点)。使用matplotlib库中的其他函数来设置要显示的标题和标签。

# Plot the data points
plt.scatter(x_train, y_train, marker='x', c='r')
# Set the title
plt.title("Housing Prices")
# Set the y-axis label
plt.ylabel('Price (in 1000s of dollars)')
# Set the x-axis label
plt.xlabel('Size (1000 sqft)')
plt.show()

【机器学习】Linear Regression,机器学习,机器学习,线性回归,人工智能

4、模型函数

线性回归的模型函数(这是一个从 x 映射到 y 的函数)可以表示为 f w , b ( x ( i ) ) = w x ( i ) + b (1) f_{w,b}(x^{(i)}) = wx^{(i)} + b \tag{1} fw,b(x(i))=wx(i)+b(1)

计算 f w , b ( x ( i ) ) f_{w,b}(x^{(i)}) fw,b(x(i)) 的值,可以将每个数据点显示地写为:

对于 x ( 0 ) x^{(0)} x(0), f_wb = w * x[0] + b
对于 x ( 1 ) x^{(1)} x(1), f_wb = w * x[1] + b

对于大量的数据点,这可能会变得笨拙且重复。 因此,可以在for 循环中计算输出,如下面的函数compute_model_output 所示。

def compute_model_output(x, w, b):
    """
    Computes the prediction of a linear model
    Args:
      x (ndarray (m,)): Data, m examples 
      w,b (scalar)    : model parameters  
    Returns
      y (ndarray (m,)): target values
    """
    m = x.shape[0]
    f_wb = np.zeros(m)
    for i in range(m):
        f_wb[i] = w * x[i] + b
        
    return f_wb

调用 compute_model_output 函数并绘制输出

w = 100
b = 100

tmp_f_wb = compute_model_output(x_train, w, b,)

# Plot our model prediction
plt.plot(x_train, tmp_f_wb, c='b',label='Our Prediction')

# Plot the data points
plt.scatter(x_train, y_train, marker='x', c='r',label='Actual Values')

# Set the title
plt.title("Housing Prices")
# Set the y-axis label
plt.ylabel('Price (in 1000s of dollars)')
# Set the x-axis label
plt.xlabel('Size (1000 sqft)')
plt.legend()
plt.show()

【机器学习】Linear Regression,机器学习,机器学习,线性回归,人工智能
很明显, w = 100 w = 100 w=100 b = 100 b = 100 b=100 不会产生适合数据的直线。

根据学过的数学知识,可以容易求出 w = 200 w = 200 w=200 b = 100 b = 100 b=100

5、预测

现在我们已经有了一个模型,可以用它来做出房屋价格的预测。来预测一下 1200 平方英尺的房子的价格。由于面积单位为 1000 平方英尺,所以 x x x 是1.2。

w = 200                         
b = 100    
x_i = 1.2
cost_1200sqft = w * x_i + b    

print(f"${cost_1200sqft:.0f} thousand dollars")

输出的结果是:$340 thousand dollars

总结

  • 线性回归建立一个特征和目标之间关系的模型
    • 在上面的例子中,特征是房屋面积,目标是房价。
    • 对于简单线性回归,模型有两个参数 w w w b b b ,其值使用训练数据进行拟合。
    • 一旦确定了模型的参数,该模型就可以用于对新数据进行预测。

附录

deeplearning.mplstyle 源码:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-624117.html

# see https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/customizing.html
lines.linewidth: 4
lines.solid_capstyle: butt

legend.fancybox: true

# Verdana" for non-math text,
# Cambria Math

#Blue (Crayon-Aqua) 0096FF
#Dark Red C00000
#Orange (Apple Orange) FF9300
#Black 000000
#Magenta FF40FF
#Purple 7030A0

axes.prop_cycle: cycler('color', ['0096FF', 'FF9300', 'FF40FF', '7030A0', 'C00000'])
#axes.facecolor: f0f0f0 # grey
axes.facecolor: ffffff  # white
axes.labelsize: large
axes.axisbelow: true
axes.grid: False
axes.edgecolor: f0f0f0
axes.linewidth: 3.0
axes.titlesize: x-large

patch.edgecolor: f0f0f0
patch.linewidth: 0.5

svg.fonttype: path

grid.linestyle: -
grid.linewidth: 1.0
grid.color: cbcbcb

xtick.major.size: 0
xtick.minor.size: 0
ytick.major.size: 0
ytick.minor.size: 0

savefig.edgecolor: f0f0f0
savefig.facecolor: f0f0f0

#figure.subplot.left: 0.08
#figure.subplot.right: 0.95
#figure.subplot.bottom: 0.07

#figure.facecolor: f0f0f0  # grey
figure.facecolor: ffffff  # white

## ***************************************************************************
## * FONT                                                                    *
## ***************************************************************************
## The font properties used by `text.Text`.
## See https://matplotlib.org/api/font_manager_api.html for more information
## on font properties.  The 6 font properties used for font matching are
## given below with their default values.
##
## The font.family property can take either a concrete font name (not supported
## when rendering text with usetex), or one of the following five generic
## values:
##     - 'serif' (e.g., Times),
##     - 'sans-serif' (e.g., Helvetica),
##     - 'cursive' (e.g., Zapf-Chancery),
##     - 'fantasy' (e.g., Western), and
##     - 'monospace' (e.g., Courier).
## Each of these values has a corresponding default list of font names
## (font.serif, etc.); the first available font in the list is used.  Note that
## for font.serif, font.sans-serif, and font.monospace, the first element of
## the list (a DejaVu font) will always be used because DejaVu is shipped with
## Matplotlib and is thus guaranteed to be available; the other entries are
## left as examples of other possible values.
##
## The font.style property has three values: normal (or roman), italic
## or oblique.  The oblique style will be used for italic, if it is not
## present.
##
## The font.variant property has two values: normal or small-caps.  For
## TrueType fonts, which are scalable fonts, small-caps is equivalent
## to using a font size of 'smaller', or about 83%% of the current font
## size.
##
## The font.weight property has effectively 13 values: normal, bold,
## bolder, lighter, 100, 200, 300, ..., 900.  Normal is the same as
## 400, and bold is 700.  bolder and lighter are relative values with
## respect to the current weight.
##
## The font.stretch property has 11 values: ultra-condensed,
## extra-condensed, condensed, semi-condensed, normal, semi-expanded,
## expanded, extra-expanded, ultra-expanded, wider, and narrower.  This
## property is not currently implemented.
##
## The font.size property is the default font size for text, given in points.
## 10 pt is the standard value.
##
## Note that font.size controls default text sizes.  To configure
## special text sizes tick labels, axes, labels, title, etc., see the rc
## settings for axes and ticks.  Special text sizes can be defined
## relative to font.size, using the following values: xx-small, x-small,
## small, medium, large, x-large, xx-large, larger, or smaller


font.family:  sans-serif
font.style:   normal
font.variant: normal
font.weight:  normal
font.stretch: normal
font.size:    8.0

font.serif:      DejaVu Serif, Bitstream Vera Serif, Computer Modern Roman, New Century Schoolbook, Century Schoolbook L, Utopia, ITC Bookman, Bookman, Nimbus Roman No9 L, Times New Roman, Times, Palatino, Charter, serif
font.sans-serif: Verdana, DejaVu Sans, Bitstream Vera Sans, Computer Modern Sans Serif, Lucida Grande, Geneva, Lucid, Arial, Helvetica, Avant Garde, sans-serif
font.cursive:    Apple Chancery, Textile, Zapf Chancery, Sand, Script MT, Felipa, Comic Neue, Comic Sans MS, cursive
font.fantasy:    Chicago, Charcoal, Impact, Western, Humor Sans, xkcd, fantasy
font.monospace:  DejaVu Sans Mono, Bitstream Vera Sans Mono, Computer Modern Typewriter, Andale Mono, Nimbus Mono L, Courier New, Courier, Fixed, Terminal, monospace


## ***************************************************************************
## * TEXT                                                                    *
## ***************************************************************************
## The text properties used by `text.Text`.
## See https://matplotlib.org/api/artist_api.html#module-matplotlib.text
## for more information on text properties
#text.color: black

到了这里,关于【机器学习】Linear Regression的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • [github-100天机器学习]day3 multiple linear regression--代码版本问题已修正

    https://github.com/LiuChuang0059/100days-ML-code/blob/master/Day3_Multiple_Linear_regression/README.md 一个线性方程适配观测数据,建立特征和响应之间的关系。可以用来找出预测结果在哪个因素影响最大 ,不同变量如何关联。 y = b 0 + b 1 x 1 + b 2 x 2 + . . . + b n x n y = b_0+b_1x_1+b_2x_2+...+b_nx_n y = b 0 ​

    2024年02月12日
    浏览(52)
  • 解密人工智能:线性回归 | 逻辑回归 | SVM

    前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。 机器学习算法是一种基于数据和经验的算法,通过对大量数据的学习和分析,自动发现数据中的模式、规律和关联,并利用这些模式和规律来进行预测、分类或优化

    2024年01月20日
    浏览(49)
  • 机器学习:逻辑回归(Logistic Regression)

    Logistic Regression. 本文目录: 逻辑回归模型 Logistic函数 交叉熵损失 梯度下降法 核逻辑回归 逻辑回归(logistic regression) 是一种二分类模型,其思想是通过引入一个函数将线性回归的输出限制在 [ 0 , 1 ] [0,1] [ 0 , 1

    2024年02月09日
    浏览(50)
  • 机器学习11:逻辑回归-Logistic Regression

    目录 1.计算概率 2.损失和正则化 2.1 逻辑回归的损失函数 2.2 逻辑回归中的正则化 3.参考文献

    2024年02月11日
    浏览(59)
  • 人工智能基础_机器学习003_有监督机器学习_sklearn中线性方程和正规方程的计算_使用sklearn解算八元一次方程---人工智能工作笔记0042

    然后我们再来看看,如何使用sklearn,来进行正规方程的运算,当然这里 首先要安装sklearn,这里如何安装sklearn就不说了,自己查一下 首先我们还是来计算前面的八元一次方程的解,但是这次我们不用np.linalg.solve这个 解线性方程的方式,也不用 直接 解正规方程的方式: 也就是上面这种

    2024年02月08日
    浏览(52)
  • 一文详解人工智能:线性回归、逻辑回归和支持向量机(SVM)

    在人工智能领域,线性回归、逻辑回归和支持向量机是常见的机器学习算法。本文将详细介绍这三种算法的原理和应用,并提供相应的代码示例。 线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的回归分析方法。它通过拟合一个线性模型来预测连续变量的值。线性回归的目标是找

    2024年02月03日
    浏览(47)
  • 人工智能-线性回归的从零开始实现

    在了解线性回归的关键思想之后,我们可以开始通过代码来动手实现线性回归了。 在这一节中,我们将从零开始实现整个方法, 包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器。 虽然现代的深度学习框架几乎可以自动化地进行所有这些工作,但从零开始实现

    2024年02月08日
    浏览(48)
  • 【深入探究人工智能】逻辑函数|线性回归算法|SVM

    🎉博客主页:小智_x0___0x_ 🎉欢迎关注:👍点赞🙌收藏✍️留言 🎉系列专栏:小智带你闲聊 🎉代码仓库:小智的代码仓库 机器学习算法是一种基于数据和经验的算法,通过对大量数据的学习和分析,自动发现数据中的模式、规律和关联,并利用这些模式和规律来进行预测

    2024年02月08日
    浏览(57)
  • 【人工智能】简单线性回归模型介绍及python实现

    简单线性回归是人工智能和统计学中一个基本的预测技术,用于分析两个连续变量之间的线性关系。在简单线性回归中,我们试图找到一个线性方程来最好地描述这两个变量之间的关系。 变量 :简单线性回归涉及两个变量 - 自变量(independent variable)和因变量(dependent vari

    2024年01月17日
    浏览(51)
  • 【人工智能】多元线性回归模型举例及python实现方式

    比如你做了一个企业想要招人,但是不知道月薪应该定在多少,你做了一个月薪和收入的调研,包括年限、学历、地区和月薪 做一个月薪=w1 年限+w2 学历+w3*城市+…+b的工作年限和薪资的多元线性模型,然后找出最适合线性模型的直线-成本函数、梯度下降方式,来预估你可以

    2024年02月19日
    浏览(52)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包