麦子学院机器学习基础(6)-（简单线性回归)）(python)

一 理论知识

1.平均值:sum/n

中位数:中间的数

众数:出现次数最多的数

标准差是方差的开方

2. 回归

回归问题的变量为连续性数值型

分类问题的变量为类别型数值型

三种线性关系

正向线性关系

反向线性关系

无关系

二 代码实战

#simple linear regression
#简单线性回归
import numpy as np 
x = [1,3,2,1,3]
y = [14,24,18,17,27]
def get_slr(x,y):
    n = len(x)
    din = 0
    num = 0
    for i in range(n):
        num += (x[i]-np.mean(x))*(y[i]-np.mean(y))
        din += (x[i]-np.mean(x))**2
    b1 = num/float(din)
    b0 = aver_y-b1*np.mean(x)
return b0,b1