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ML之SLR:简单线性回归;根据多组数据(x,y)模拟得到一次线性方程(斜率和截距),然后输入新的x来智能预测y值

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代码设计


import numpy as np  

def fitSLR(x,y):  

   n=len(x)  

   dinominator = 0  

   numerator=0    

   for i in range(0,n):  

       numerator += (x[i]-np.mean(x))*(y[i]-np.mean(y))

       dinominator += (x[i]-np.mean(x))**2

   print("numerator:"+str(numerator))

   print("dinominator:"+str(dinominator))

   

   b1 = numerator/float(dinominator)

   b0 = np.mean(y)/float(np.mean(x))

   

   return b0,b1

def prefict(x,b0,b1):

   return b0+x*b1

x=[1,6,2,9,30]  

y=[64,54,39,55,48]

b0,b1=fitSLR(x, y)

y_predict = prefict(6,b0,b1)

print("y_predict:"+str(y_predict))




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一个处女座的程序猿
国内互联网圈知名博主、人工智能领域优秀创作者,全球最大中文IT社区博客专家、CSDN开发者联盟生态成员、中国开源社区专家、华为云社区专家、51CTO社区专家、Python社区专家等,曾受邀采访和评审十多次。仅在国内的CSDN平台,博客文章浏览量超过2500万,拥有超过57万的粉丝。
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