我們有兩組數據，比如連續5年的pv與uv。

我們想預測一下，uv達到500k那么pv會是多少。當然更有意思可能是，如果銷售額是500w的話，pv會是多少。

機器學習里的一元線性回歸方法是比較簡單的方法,就是我們猜是滿足y=wx+b的。

那么，按求均方誤差的偏導后，可得到如下兩公式:

下面是求b的公式，要用到w:

用java代碼來實現一下這兩公式:

package net.highersoft.svm;

import java.text.DecimalFormat;

import java.util.Arrays;

import java.util.List;

public class TestLineXY {

public static void main(String[] args) {

DecimalFormat df=new DecimalFormat("0.##");

//x pv

//y uv

List x=Arrays.asList(5,9,15,19,19,45);

List y=Arrays.asList(4,6,12,15,15,37);

/*

List x=Arrays.asList(4,6,8,10,12);

List y=Arrays.asList(7.8d,9.3d,9.9d,11.2d,11.9d);

*/

System.out.println(x+""+y);

if(x.size()!=y.size()) {

System.out.println("分子分母數量不一致。");

return;

}

long sum=0;

for(Integer xi:x) {

sum+=xi;

}

double avgx=sum*1.0/y.size();

System.out.println("avg_x:"+avgx);

//w的分子

double w_molecule=0;

for(int i=0;i

w_molecule+=y.get(i)*(x.get(i)-avgx);

//System.out.print(y.get(i)+"*("+x.get(i)+"-"+avgx+") +");

}

System.out.println();

//System.out.println("w_molecule:"+w_molecule);

//w的分母

double w_denominator=0;

int w_denominator_xi=0;

for(int i=0;i

w_denominator+=Math.pow(x.get(i),2);

w_denominator_xi+=x.get(i);

}

w_denominator=w_denominator-(1.0/x.size())*(Math.pow(w_denominator_xi,2));

//System.out.println("w_denominator:"+w_denominator+" w_denominator_xi:"+w_denominator_xi);

double w=w_molecule/w_denominator;

System.out.println("w:"+w);

double b=1.0/x.size();

double sum_y_wx=0;

for(int i=0;i

sum_y_wx+=(y.get(i)-w*x.get(i));

}

b=b*sum_y_wx;

System.out.println("b:"+b);

String symbol="+";

if(b<0) {

symbol="";

}

System.out.println("y="+df.format(w)+"x"+symbol+df.format(b));

System.out.println(w*15+b);

}

}

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總結

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