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使用正规方程的线性回归

[编程题]使用正规方程的线性回归

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算法知识视频讲解

编写一个使用正规方程执行线性回归的函数。

函数输入是一个矩阵 X（特征）和向量 y（目标），返回线性回归模型的系数。

最后的答案四舍五入保留小数点后四位。

输入描述:

第1行输入矩阵 X，第2行输入向量 y。

输出描述:

输出线性回归模型的系数。函数返回类型是列表类型，第一个是权重，第二个是偏置。

示例1

输入

[[1, 1], [1, 2], [1, 3]]
[2, 2, 3]

输出

[1.3333, 0.5]

备注:

1.Python3对应的输入、输出已给出，您只用实现核心功能函数即可。
2.支持numpy、scipy、pandas、scikit-learn库。

算法知识视频讲解

牛客102435226号

发表于 2025-08-10 10:41:17

import numpy as np def linear_regression_normal_equation(X: list[list[float]], y: list[float]) -> list[float]: # X转换为可计算的矩阵形式 X=np.array(X 展开全文

牛客题解官

发表于 2025-02-05 15:23:45

线性回归是一类回归问题，其目标是通过找到一组参数，使得输入数据和输出数据之间的线性关系尽可能地接近。其数学表达式为：其中，是输入矩阵，是回归系数，是输出矩阵。而正规方程是一种求解线性回归问题的方法，它通过求解矩阵的逆来得到回归系数。其具体步骤如下： 1. 初始化矩阵创建一个与输入矩阵展开全文

给我一个痛快吧

发表于 2025-08-19 09:14:42

正规方程求解：w = ( XT * X )(-1) * XT * Y（直接求解权重，包含偏置特征）示例中X第一列是偏置特征（全为1），因此权重列表直接作为结果返回按要求：第一个元素是权重列表，第二个是偏置（但此处权重已包含偏置特征的系数）结合示例输出格式，直接返回权重列表（因示例将偏置特征的系数展开全文

llvYeriji

发表于 2025-09-11 15:14:33

import numpy as np def linear_regression_normal_equation(X:list[list[float]], y:list[float]) -> list[float]: X = np.array(X) y = np.array( 展开全文

llvYeriji

发表于 2025-09-11 15:15:13

import numpy as np def linear_regression_normal_equation(X:list[list[float]], y:list[float]) -> list[float]: X = np.array(X) y = np.array( 展开全文

ForHeart

发表于 2025-02-24 20:20:22

import numpy as np def linear_regression_normal_equation( X: list[list[float]], y: list[float] ) -> list[float]: # 实现代码 X_transpose = 展开全文

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机器学习

难度：

1条回答 18收藏 140浏览

使用正规方程的线性回归

输入描述:

输出描述:

输入

输出

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