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jupyter编程模拟线性回归

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jupyter编程模拟线性回归

目录
  • 线性回归定义
  • 用excel做数据分析
  • 用jupyter编程(不借助第三方库)
  • jupyter编程(调用第三方包)
  • 总结

线性回归定义

线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。其表达形式为y = w’x+e,e为误差服从均值为0的正态分布。

用excel做数据分析

在已有的 weights_heights(身高-体重数据集).xls 文件中进行数据分析。
前20组的散点图:

前200组的散点图:

前2000组散点图:

用jupyter编程(不借助第三方库)

用jupyter编程(不调用第三方库),使用最小二乘法:

有结果:

jupyter编程(调用第三方包)


结果同上。

总结

本次实验让我对机器学习有了一定的初步了解。对于在Anaconda环境下使用jupyter也有了一定的学习。用最小二乘法实现线性回归需要掌握相应的概念和公式。

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