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线性回归是机器学习中的基础算法之一，属于监督学习中的回归问题，算法的关键在于如何最小化代价函数，通常使用梯度下降或者正规方程（最小二乘法），在这里对算法原理不过多赘述，建议看吴恩达发布在斯坦福大学上的课程进行入门学习。
这里主要使用python的sklearn实现一个简单的单变量线性回归。
sklearn对机器学习方法封装的十分好，基本使用fit,predict,score，来训练，预测，评价模型，
一个简单的事例如下：
from pandas import DataFrame
from pandas import DataFrame
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets,linear_model
X=[]
Y=[]
with open("C:\\Users\\www\\ex1data1.txt","r") as f: #读取txt文件。
for line in f:
p_tmp, E_tmp = [float(i) for i in line.split(',')]
X.append(p_tmp)
Y.append(E_tmp)
#'data=np.loadtxt('ex1data1.txt',delimiter=',')
# X=data[0]
# Y=data[1]
data=DataFrame(X,columns={'a'})
data['b']=b
X=DataFrame(X)
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(1,1,1)
plt.scatter(data['a'],data['b']) #显示X，Y的散点图
def linear_model_main(X,Y,predict_value): #定义一个使用线性回归的函数
regr=linear_model.LinearRegression()
regr.fit(X,Y) #训练模型
predict_output=regr.predict(predict_value) #预测
predictions={} #用一个集合装以下元素
predictions['intercept']=regr.intercept_ #截距
predictions['codfficient']=regr.coef_ #斜率（参数）
predictions['predict_value']=predict_output #预测值
return predictions
result = linear_model_main(X,Y,1500) #调用函数
print(result['predict_value'])
def show_predict(X,Y):
regr=linear_model.LinearRegression()
regr.fit(X,Y)
plt.scatter(X,Y,color='blue')
plt.plot(X,regr.predict(X),color='red')
show_predict(X,Y)
最后拟合结果如图：
以上这篇python实现简单的单变量线性回归方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
标签：
python,单变量,线性回归
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？