導航:首頁 > 編程語言 > python最小二乘法線性回歸參數

python最小二乘法線性回歸參數

發布時間:2024-06-29 14:10:41

Ⅰ 如何用python實現含有虛擬自變數的回歸



參考資料:
DataRobot | Ordinary Least Squares in Python

DataRoboe | Multiple Regression using Statsmodels

AnalyticsVidhya | 7 Types of Regression Techniques you should know!



Ⅱ Python最小二乘法擬合只能return一個方程嗎

最小二乘法是一種數學優化技術,它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。優化是找到最小值或等式的數值解的問題。而線性回歸就是要求樣本回歸函數盡可能好地擬合目標函數值,也就是說,這條直線應該盡可能的處於樣本數據的中心位置。因此,選擇最佳擬合曲線的標准可以確定為:使總的擬合誤差(即總殘差)達到最小。如果用p表示函數中需要確定的參數,那麼目標就是找到一組p,使得下面的函數S的值最小:

Ⅲ python_numpy最小二乘法的曲線擬合

在了解了最小二乘法的基本原理之後 python_numpy實用的最小二乘法理解 ,就可以用最小二乘法做曲線擬合了

從結果中可以看出,直線擬合並不能對擬合數據達到很好的效果,下面我們介紹一下曲線擬合。

b=[y1]
[y2]
......
[y100]

解得擬合函數的系數[a,b,c.....d]
CODE:

根據結果可以看到擬合的效果不錯。
我們可以通過改變

來調整擬合效果。
如果此處我們把擬合函數改為最高次為x^20的多項式

所得結果如下:

矯正 過擬合 現象
在保持擬合函數改為最高次為x^20的多項式的條件下,增大樣本數:

通過結果可以看出,過擬合現象得到了改善。

閱讀全文

與python最小二乘法線性回歸參數相關的資料

熱點內容
為什麼要編譯源代碼 瀏覽:819
輸入法freetype交叉編譯 瀏覽:437
電阻單片機代號 瀏覽:469
來畫app怎麼添加對話框 瀏覽:318
python序列化分布式 瀏覽:107
域名伺服器是什麼形式 瀏覽:681
rsa加密解密速度快 瀏覽:924
mac電腦如何單片機開發 瀏覽:547
紀念日app怎麼用小插件 瀏覽:331
如何更改安卓手機所在地區 瀏覽:217
程序員負債120萬 瀏覽:80
階層pdf 瀏覽:380
linuxgit安裝配置 瀏覽:319
用源碼搭建app要改什麼 瀏覽:42
密碼學教程pdf 瀏覽:3
亞馬遜做的加密貨幣 瀏覽:81
怎麼搭建雲播伺服器 瀏覽:867
網站客服機器人源碼 瀏覽:317
2021程序員的出路 瀏覽:547
發行與承銷pdf 瀏覽:945