设回归变量x和响应变量y均为标量，拟使用三个(xi,yi)样本（1,0.8），（1.5,0.9），（2,1.2），训练一个简单线性回归模型y=wo+w1x。请利用正则方程计算模型参数。

根据正则方程，模型参数可以通过以下公式计算：

w = (X^T X + λI)^-1 X^T y

其中，X是样本特征矩阵，y是样本标签向量，λ是正则化参数，I是单位矩阵。

对于本题中的简单线性回归模型y=wo w1x，特征矩阵X可以表示为：

X = [[1, 1.0], [1, 1.5], [1, 2.0]]

标签向量y可以表示为：

y = [0.8, 0.9, 1.2]

将X和y代入上述公式，可以得到模型参数w的值：

w = [-0.05, 0.65]

因此，简单线性回归模型y=wo w1x的参数为w0=-0.05，w1=0.65。

相关问题

设x是一个标量，共有3个(xi, yi)样本，即{(1, 0.8),(1.5, 0.9),(2, 1.2)}，用这些数据训练一个简单的回归模型y=w0+w1x

可以使用最小二乘法来训练这个简单的回归模型。具体来说，可以先将样本数据表示为矩阵形式，然后通过求解矩阵方程来得到模型参数w0和w1的值。最终的回归模型可以表示为y=w0+w1x。如果需要更详细的代码实现，可以参考相关的机器学习教材或者在线资源。