python线性回归 正规方程法
时间: 2023-10-31 14:55:39 浏览: 91
线性回归是一种常用的机器学习算法,用于建立连续目标变量与一个或多个自变量之间的线性关系。正规方程法是一种求解线性回归问题的方法,它通过对模型参数进行求导并令导数为零来获得最优解。
下面是使用Python进行线性回归正规方程法的示例代码:
```python
import numpy as np
# 输入特征矩阵 X 和目标变量向量 y
X = np.array([[1, 1], [1, 2], [1, 3], [1, 4]])
y = np.array([2, 3, 4, 5])
# 使用正规方程法求解线性回归参数
theta = np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y)
# 打印回归参数
print("回归参数:", theta)
```
运行上述代码,输出结果会显示线性回归的参数值。
请注意,正规方程法在样本数量较少时效果较好,但在样本数量较大时可能会受到计算复杂度的限制。在实际应用中,可以结合其他优化算法如梯度下降来解决大规模样本的线性回归问题。