线性回归 线性回归是最基础的机器学习算法，它是用一条直线去拟合数据，适用于线性数据。 线性回归包括一元线性回归和多元线性回归，一元的是只有一个x和一个y。多元的是指有多个x和一个y。 （一元） （多元） 我们希望这些点尽量离这条直线近一点 ...

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机器学习中的预测问题通常分为2类：回归与分类。 简单的说回归就是预测数值，而分类是给数据打上标签归类。 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合，以及如何对拟合结果的误差进行分析。 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点，然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据 ...

给定样本x数据: 对应y数据: 如下结果: 从数据来看 成本函数一直在递减 说明 方向是正确的 整体上系数也越来越接近(2,7,3)+8 ...

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线性拟合 线性拟合可以寻求与一组散点走向趋势规律相适应的线型表达式方程。 有一组散点描述时间序列下的股价： 根据线型 y=kx + b 方程可得： 样本过多，每两组方程即可求得一组k与b的值。np.linalg.lstsq(a, b) 可以通过最小二乘法求出所有 ...

转自：http://blog.itpub.net/12199764/viewspace-1743145/ 项目中有涉及趋势预测的工作，整理一下这3种拟合方法：1、线性拟合-使用mathimport mathdef linefit(x , y): N = float(len(x ...

于进行 曲线拟合的一个函数。其数学基础是 最小二乘法曲线拟合原理。曲线拟合：已知 离散点上 ...