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数据集：

其中：

单属性，二分类

分类面：

最小均方差求\(\omega \, b\)

解得：

python程序

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
N = 50
X = np.random.rand(N)
Y = np.random.rand(N)
#print(X)
plt.scatter(X, Y, alpha=0.6)#散点图绘制

#求omiga
xg = 0.0 #x均值
xf = 0.0 #x平方
for i in X:
    xg += i
    xf += i**2
xg /= N
omiga_m = 0.0
for i in range(N):
    omiga_m += Y[i]*(X[i] - xg)
omiga_d = xf - (N*xg)**2/N
omiga = omiga_m/omiga_d

#求偏移b
b_temp = 0.0
for i in range(N):
    b_temp += Y[i] - omiga*X[i]
b = b_temp/N

x_linear = np.linspace(0, 1, num=50)
y_linear = [omiga*i + b for i in x_linear]
plt.plot(x_linear, y_linear, color = ‘red‘)

plt.show()

效果

线性回归（python实现）

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原文地址：https://www.cnblogs.com/liudianfengmang/p/12785094.html