文件名称:
Python数据拟合与广义线性回归算法学习
开发工具:
文件大小: 169kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明:机器学习中的预测问题通常分为2类:回归与分类。
简单的说回归就是预测数值,而分类是给数据打上标签归类。
本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析。
本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点,然后尝试用1、2、100次方的多项式对该数据进行拟合。
拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数,这个函数能够很好的拟合现有数据,并且能对未知的数据进行预测。
代码如下:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.s
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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