线性回归 w b 代码

线性回归是一种常用的回归分析方法，可以用来建立输入变量和输出变量之间的线性关系模型。其数学模型可以表示为 y = wx + b，其中w是输入变量x的权重系数，b是偏置项，y是输出变量的预测值。

下面是一个实现简单线性回归的代码示例：

import numpy as np

# 输入数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

# 计算x和y的均值
mean_x = np.mean(x)
mean_y = np.mean(y)

# 根据公式计算w和b
w = np.sum((x - mean_x) * (y - mean_y)) / np.sum((x - mean_x) ** 2)
b = mean_y - w * mean_x

# 输出结果
print("权重系数 w：", w)
print("偏置项 b：", b)

这段代码首先导入了numpy库，并初始化了输入数据x和对应的输出数据y。接下来，计算了x和y的均值mean_x和mean_y。然后，根据线性回归的公式计算了权重系数w和偏置项b。

最后，通过打印输出可以看到计算得到的权重系数w和偏置项b的结果。

需要注意的是，这只是一个简单的线性回归示例代码，真实的应用中可能需要考虑更多的因素和处理更多的数据。

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tensorflow线性回归代码

以下是一个使用 TensorFlow 实现线性回归的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 生成训练数据
x_train = np.linspace(-1, 1, 101)
y_train = 2 * x_train + np.random.randn(*x_train.shape) * 0.33

# 构建模型
X = tf.placeholder(tf.float32)
Y = tf.placeholder(tf.float32)

w = tf.Variable(0.0, name="weights")
b = tf.Variable(0.0, name="bias")

Y_pred = tf.add(tf.multiply(X, w), b)

# 定义损失函数
cost = tf.reduce_mean(tf.square(Y - Y_pred))

# 定义优化器
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(cost)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    for epoch in range(100):
        for x, y in zip(x_train, y_train):
            sess.run(optimizer, feed_dict={X: x, Y: y})

        if epoch % 10 == 0:
            cost_val = sess.run(cost, feed_dict={X: x_train, Y: y_train})
            print("Epoch:", epoch, "Cost:", cost_val)

    # 输出训练结果
    w_val, b_val = sess.run([w, b])
    print("W:", w_val, "B:", b_val)

该代码首先生成了一些随机的训练数据，然后定义了一个简单的线性模型，并使用梯度下降优化器来最小化损失函数。最后，使用 TensorFlow 的会话来训练模型并输出结果。

paddle线性回归预测代码

以下是使用PaddlePaddle实现的线性回归预测代码：

import paddle
import numpy as np

# 定义数据
x_data = np.array([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [5.0]])
y_data = np.array([[2.0], [4.0], [6.0], [8.0], [10.0]])

# 定义网络结构
x = paddle.to_tensor(x_data)
y = paddle.to_tensor(y_data)
w = paddle.create_parameter(shape=[1, 1], dtype='float32', default_initializer=paddle.nn.initializer.Constant(0.0))
b = paddle.create_parameter(shape=[1], dtype='float32', default_initializer=paddle.nn.initializer.Constant(0.0))

# 定义损失函数
def cost(x, y, w, b):
    y_pred = paddle.matmul(x, w) + b
    return paddle.mean(paddle.square(y_pred - y))

# 定义优化器
optimizer = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01)

# 训练模型
for i in range(1000):
    loss = cost(x, y, w, b)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    optimizer.clear_grad()
    if i % 100 == 0:
        print('Epoch:{}, Loss:{}'.format(i, loss.numpy()))

# 预测结果
x_test = np.array([[6.0], [7.0], [8.0]])
y_test = paddle.matmul(paddle.to_tensor(x_test), w) + b
print('Prediction:', y_test.numpy())

该代码中，首先定义了数据集，然后定义了线性回归模型的网络结构，包括权重w和偏置b。接着，定义了损失函数和优化器，并在循环中进行训练，每100轮输出一次损失值。最后，用训练好的模型对新的数据进行预测。