跟我一起玩儿转Python之机器学习线性回归实践

AI线性回归是一种利用统计学原理进行预测的分析方法。它主要是研究自变量和因变量之间的关系，通过拟合一条最佳直线来代表数据的发展趋势，使得这条直线到数据点的距离差异最小。

线性回归使用简单的线性函数拟合目标值，易于理解和实现，在实际问题中应用广泛，如销量预测、趋势预测等。但只能表达线性关系，对复杂问题欠佳。后可使用神经网络等模型进行扩展。

线性回归(Linear Regression)是一种基础而重要的监督学习算法，通俗来总结它实现过程:

１. 假设目标值与特征之间存在线性关系。

２. 学习训练数据,得到特征变量的权重和偏置项。

３. 构建线性方程,将权重和偏置带入,得到预测模型。

４. 对新数据进行预测,计算其目标值。

５. 损失函数度量预测值和真实值的差距,调整权重使损失最小。

６. 可以得到特征变量对目标值的影响程度。

线性回归的应用非常广泛，例如可以用于房价的预测、信用评价的判断、电影票房的预估等。它可以帮助我们理解数据之间的规律，并对未来的趋势进行预测。

纸上得来终觉浅，通过Python实践来实现线性回归算法：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
#随机种子
x_data = np.random.rand(200)
#线性模型
y_data = x_data*0.3 + 0.01
weight = tf.Variable(0.5)
bais = tf.Variable(0.0)
y_model = weight*x_data+bais
#损失函数
loss = tf.pow((y_model-y_data),2)
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(loss)
#初始化变量
sess = tf.Session()
init = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init)
#预测结果
for _ in range(300):
　　sess.run(train_op)

print(weight.eval(sess),bais.eval(sess))
#MatLib可视化结果显示
plt.plot(x_data,y_data,'ro',label='Original data')
plt.plot(x_data,sess.run(weight)*x_data+sess.run(bais),label='Fitted Line')
plt.legend()
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.show()