最小二乘法--python实现伪代码

最小二乘法是一种常用的线性回归方法，可以用于拟合数据并预测未来的趋势。下面是最小二乘法的 Python 实现伪代码：

# 导入必要的库
import numpy as np

# 定义数据集
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

# 计算系数
n = len(x)
x_mean = np.mean(x)
y_mean = np.mean(y)
numerator = 0
denominator = 0
for i in range(n):
    numerator += (x[i] - x_mean) * (y[i] - y_mean)
    denominator += (x[i] - x_mean) ** 2
beta = numerator / denominator
alpha = y_mean - beta * x_mean

# 输出结果
print("alpha:", alpha)
print("beta:", beta)

相关问题

最小二乘法实现参数估计python代码

可以使用奇异值分解总体最小二乘法(SVDTLS)来实现最小二乘法的参数估计。以下是Python代码示例：

# psi为模型的信息矩阵，y为观测值
y = y[self.max_lag :, 0].reshape(-1, 1)
full = np.hstack((psi, y))
n = psi.shape[1]
u, s, v = np.linalg.svd(full, full_matrices=True)
theta = -v.T[:n, n:] / v.T[n:, n:]
return theta.reshape(-1, 1)

另外，还可以使用递推/递归最小二乘法(Recursive Least Squares method)来实现参数估计。

决策树C4.5--python实现伪代码

决策树C4.5的Python实现伪代码如下：

def create_decision_tree(dataset, labels):
    # 如果数据集中所有实例都属于同一类别，则返回该类别
    if all_same_class(dataset):
        return dataset[0][-1]
    # 如果属性集为空，则返回数据集中实例数最多的类别
    if len(labels) == 0:
        return majority_class(dataset)
    # 选择最优划分属性
    best_feature = choose_best_feature(dataset, labels)
    best_feature_label = labels[best_feature]
    # 构建决策树
    decision_tree = {best_feature_label: {}}
    del(labels[best_feature])
    feature_values = [example[best_feature] for example in dataset]
    unique_values = set(feature_values)
    for value in unique_values:
        sub_labels = labels[:]
        sub_dataset = split_dataset(dataset, best_feature, value)
        decision_tree[best_feature_label][value] = create_decision_tree(sub_dataset, sub_labels)
    return decision_tree