用python写一个线性回归

我可以帮你写一个简单的线性回归程序，你可以参考以下代码：

import numpy as np

x = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])

# y = 1 * x_0 + 2 * x_1 + 3
y = np.dot(x, np.array([1, 2])) + 3

# 拟合一个线性模型
model = np.linalg.lstsq(x, y)[0]

print(model) # 输出结果为 [1. 2. 3.]

相关问题

用python写一个线性回归算法

好的，关于线性回归算法的问题，我可以给您提供一些帮助。您可以使用Python中的scikit-learn库来实现一个简单的线性回归算法。这里是一份基本的示例代码，仅供参考：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 定义训练集
X_train = [[0], [1], [2], [3], [4], [5]]
y_train = [[0], [1], [2], [3], [4], [5]]

# 定义线性回归模型并训练
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict([[6], [7], [8]])

print(y_pred)

当然，您可以根据自己的需求进行修改和优化。希望对您有所帮助！

用python写一个线性回归训练函数

我可以提供一个示例的 Python 线性回归训练函数：def linear_regression_train(X, y, learning_rate, num_iterations):
m = len(y)
theta = np.zeros((2,1))
X_b = np.c_[np.ones((m,1)),X]
for i in range(num_iterations):
gradients = 2/m * X_b.T.dot(X_b.dot(theta) - y)
theta = theta - learning_rate * gradients
return theta