Python 3 で数学を。

Python 3 とライブラリで数学の問題を解いていきます。統計学や機械学習はときどき。

最小二乗法

Seabornによる回帰直線 (Python 3, Seaborn: set(), lmplot(), regplot(), matplotlib, Pandas)

使用するライブラリ Seaborn をメインに使用。 matplotlib Pandas Python 3 コード seaborn_lm_reg_plot1.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ # 使用したデータは『マンガでわかる統計学 [回帰分析編]』第 2 章 import matplotlib.pyplot as plt …

最小二乗法。傾きb, y切片a。回帰方程式。回帰直線 (自作関数) (Python 3, NumPy)

使用するライブラリ Numppy Python 3 コード method_of_least_squares.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import numpy as np def method_of_least_squares(x, y): """(docstring) """ # 最小二乗法の数式: # y = bx + a (当記事で参考にした、…

最小二乗法 (統計学) (Python 3, scikit-learn: linear_model, LinearRegression(), fit(), predict())

使用するライブラリ matplotlib NumPy scikit-learn Python 3 コード least_squares_method.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ # 注意事項 # scikit-learn における機械学習の普通のやり方ではないので注意してください。 # 古典的・旧来的な統…