线性回归算法

1、简单线性回归

 一元一次方程，在机器学习中一元表示一个特征，b表示截距，y表示目标值

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 转化成矩阵
X = np.linspace(0,10,num = 30).reshape(-1,1)
# 斜率和截距，随机生成
w = np.random.randint(1,5,size = 1)
b = np.random.randint(1,10,size = 1)
# 根据一元一次方程计算目标值y，并加上“噪声”，数据有上下波动~
y = X * w + b + np.random.randn(30,1)
plt.scatter(X,y)
# 重新构造X，b截距，相当于系数w0，前面统一乘以1
X = np.concatenate([X,np.full(shape = (30,1),fill_value= 1)],axis = 1)
# 正规方程求解
θ = np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y).round(2)
print('一元一次方程真实的斜率和截距是：',w, b)
print('通过正规方程求解的斜率和截距是：',θ)
# 根据求解的斜率和截距绘制线性回归线型图
plt.plot(X[:,0],X.dot(θ),color = 'green')