【新手帖】Python实现的最简单的线性回归算法
Python实现的最简单的线性回归算法线性回归算法原理
线性回归是一种经典的机器学习算法，它通过建立自变量和因变量之间的线性关系来进行预测。这种算法适用于各种应用场景，例如预测销售数量、房价等。下面是一个基于 Python 的最简单的线性回归算法的实现代码：
import numpy as np
class LinearRegression:
def init(self):
self.coef_ = None
self.intercept_ = None
def fit(self, X, y):
"""
拟合函数，训练模型
:param X: 输入数据
:param y: 输出数据
:return: None
"""
assert len(X) == len(y)
X = np.array(X)
y = np.array(y)
# 求解斜率和截距
numerator = np.dot((X - np.mean(X)), (y - np.mean(y)))
denominator = np.dot((X - np.mean(X)), (X - np.mean(X)))
self.coef_ = numerator / denominator
self.intercept_ = np.mean(y) - self.coef_ * np.mean(X)
def predict(self, X):
"""
预测函数，根据模型进行预测
:param X: 输入数据
:return: 预测结果
"""
assert self.coef_ is not None and self.intercept_ is not None
X = np.array(X)
return self.coef_ * X + self.intercept_
在该代码中，首先定义了一个类名为 LinearRegression 的类，该类包括三个主要方法：__init__、fit 和 predict。其中，__init__ 方法用于初始化类的成员变量，fit 方法用于训练模型，predict 方法用于进行预测。
其中，最重要的是 fit 方法，它实现了线性回归算法的核心部分。在该方法中，我们通过求解斜率和截距来拟合数据，并存储在类的成员变量 coef_ 和 intercept_ 中。
另外，我们还编写了如下代码用于测试线性回归算法的效果：
if name == 'main':
# 构造数据
X =
y =
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 进行预测
pred = model.predict()
# 输出预测结果
print('预测结果：', pred)
该代码,很明显，先构造了一个包含五个输入数据和五个输出数据的数据集，然后通过训练模型和进行预测的方法来输出预测结果。预测输出结果如下：
预测结果： [ 7.8.9. 10. 11.]
从预测结果可以看出，我们的线性回归算法实现是正确的！！！！Ohhhhhhhhhhhhh
综上所述，这真的是是一个非常简单的 Python 实现的线性回归算法示例，可以作为初学者进行学习和使用。
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最近积攒了一堆帖子没发，最近一次性发了！！！
@歌者文明清理员 你不爱算法，我偏偏来算法嘿嘿嘿{:10_256:} {:10_256:}
@liuhongrun2022 @sfqxx @元豪 @tommyyu
{:7_133:} 歌者文明清理员 发表于 2023-5-28 15:41
评分！ 歌者文明清理员 发表于 2023-5-28 15:41
我下一篇发爬虫的OK？
学习编程中的Ben 发表于 2023-5-28 15:46
我下一篇发爬虫的OK？
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_raw():
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/113.0.0.0 Safari/537.36 Edg/113.0.1774.57"
}
url = "https://fishc.com.cn/bestanswer.php?mod=huzhu&type=undo"
content = requests.get(url, headers=headers)
return content
def get_threads(resp: requests.models.Response):
text = resp.text
soup = BeautifulSoup(text, "lxml")
threads = soup.select_one("table.huzhu").find_all("tr")
for thread in threads:
tag_a = thread.a
text = tag_a.text
link = tag_a["href"]
ans_count = int(thread.findAll("td").text)
yield
response = get_raw()
for i in get_threads(response):
print(i)
来点鱼币{:10_256:}
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