机器学习笔记1----线性回归总结及实现

线性回归是简单的机器学习，提供了一个说明学习算法如何工作的例子

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,3,2,1,3]
x = np.reshape(x,newshape=(5,1))
y = [14,24,18,17,27]
y = np.reshape(y,newshape=(5,1))
# 调用模型
lr = LinearRegression()
# 训练模型
lr.fit(x,y)
# 计算R平方
print(lr.score(x,y))
# 计算y_hat
y_hat = lr.predict(x)
# 打印出图
plt.scatter(x,y)
plt.plot(x, y_hat)
plt.show()