Python线性回归算法示例（包含csv文件下载链接）。
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简介：
本文详细阐述了利用Python编程语言实现的线性回归算法。为了方便学习和参考，我们特地分享这一实例，内容如下：首先，使用Python来实现线性回归，需要导入必要的库，包括NumPy和Pandas。具体代码如下：
```python
#encoding:utf-8
Author: njulpy
Version: 1.0
Data: 2018/04/09
Project：Using Python to Implement Line Regression Algorithm
import numpy as np
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {X: [1, 2, 3, 4, 5],
Y: [2, 4, 5, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用NumPy计算线性回归系数
# 这里假设线性关系为 Y = aX + b
# 通过最小二乘法求解 a 和 b
# 构建线性回归方程： Y = aX + b
# 将数据转换为矩阵形式： Y = Xa + epsilon (epsilon 为误差项)
# 使用最小二乘法求解 a 和 b 的值
# 计算均值
x_mean = df[X].mean()
y_mean = df[Y].mean()
# 计算斜率 (a) 和截距 (b) 的公式: a = sum((Xi - x_mean) * (Yi - y_mean)) / sum((Xi - x_mean)^2) b = y_mean - a * x_mean
numerator = np.sum((df[X] - x_mean) * (df[Y] - y_mean))
denominator = np.sum((df[X] - x_mean)**2)
a = numerator / denominator
b = y_mean - a * x_mean
print(斜率 (a):, a)
print(截距 (b):, b)
# 使用计算得到的系数进行预测 Y_predicted = a * X + b
predictions = [a * x + b for x in df[X]]
print(预测结果:, predictions)
# 可视化结果（可选）可以使用matplotlib库绘制散点图和回归线。这有助于直观地理解线性回归的结果。例如： import matplotlib.pyplot as plt plt.scatter(df[X], df[Y], label=原始数据) plt.plot(df[X], predictions, color=red, label=回归线) plt.xlabel(X) plt.ylabel(Y) plt.legend() plt.show()
```
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