javascript:实现linear regression线性回归算法(附完整源码)

gression.js是一个javascript库，其中包含用于在一组数据中查找趋势的最小二乘拟合方法的集合。 它当前包含用于线性，指数，对数，幂和多项式趋势的方法。 用法 大多数回归只需要两个参数-回归方法（线性，指数，对数，幂或多项式）和数据源。 当需要多项式回归时，可以使用第三个参数来定义多项式的阶数。 gression.js将返回一个对象，其中包含一个方程式数组和一个点数组。 线性回归 等式： [gradient, y-intercept] ，形式为y = mx + c var data = [[0,1],[32, 67] .... [12, 79]]; var result = regression('linear', data); 通过原点进行线性回归 等式： [gradient]的形式为y = mx var data = [[0,1],[32, 67] .... [12

js-线性回归 浏览器中的交互式线性回归 概述 使用TensorFlow.js和p5.js ，我创建了一个简单的线性回归模型（ y = mx + b ）。 该项目具有很高的交互性，您可以添加自己的数据进行培训。 我希望这将用于教育目的。 注意：此处的大多数代码基于The Coding Train的 。 参考

总的来说，结合VScode的强大编辑功能和TensorFlow.js的灵活性，JavaScript开发者现在也能在Web和Node.js环境中轻松进行机器学习实践，包括线性回归在内的各种算法。通过不断学习和实践，你可以进一步提升在这一领域...

线性回归 使用tensorflow.js和p5.js进行简单的线性回归 截屏

以下是使用JavaScript实现简单线性回归分析的示例代码：使用该函数，可以传入两个数组作为参数，返回它们的回归系数b1和截距b0。例如： javascript Copy code const xArr = [1, 2, 3, 4, 5]; const yArr = [5, 4, 3, 2, 1]; const { b1, b0 } = linearRegression(xArr, yArr); console.log(`y = ${b1}x + ${b0}`); // y = -1x + 6 在这个例子中，根据数组xArr和yArr的数据，可以得出回归方程为y = -1x + 6。

Simple_ML_With_JS：使用Math.js在Javascript中实现逻辑和线性回归的用法

回归 一个用于回归分析的小型Javascript工具包。 请注意，我既不是线性代数的专家，也不是数值稳定性的专家：该工具箱应该完全适合原型设计和实验，但是您应该在生产应用中使用真正的线性代数工具箱。 （不幸的是，Javascript中似乎不存在。我们在Dark Sky Company中使用此工具箱进行原型制作，但改用进行生产应用程序。） 原料药 regression.linear(x,y,n) ：计算数据集上的。 x应该是N×M矩阵，而y应该是N×1列向量。 用法很简单： /* Find the best fit for the overdetermined system of equations: * * 1 * a[1] + 0 * b[1] = 1 * 1 * a[2] + 1 * b[2] = -1 * 1 * a[3] + 2 * b[3

一个线性回归模型