但是我不知道如何在python中做到这一点,我不想手动实现,而是使用一个预定义的函数,例如numpy中的函数。 但是numpy似乎忽略了x.T应该被转置。代码: import numpy as np
print(np.dot(x, x.T)) # = 26, This is not the matrix it
我已经编写了一个Python代码来从(单变量)线性回归模型中估计参数,但是估计系数矩阵的维数是不确定的。# Linear regression in Python (univariate)import scipy as sci
x = np.array([x_original])
#x_transpose = x.Tnp.random.normal(0, 10, 1
我在上找到了这段代码,它用Python语言进行多元线性回归。在下面的代码中,打印b给出了x1,...,xN的系数。但是,此代码通过原点拟合直线(即,结果模型不包括常量)。我在python中搜索并找到了大量关于多个回归的文档,除了它们对我所需的内容来说太长且过于复杂。这段代码工作得很好,除了我只需要一个通过截取而不是原点的模型。numpy.random import random
k=10X = np.mat(random((k,n)))
b = y *
我想使用渐近来求解满足一组二次和线性方程的向量,例如x.T @ A @ x = x.T @ B @ x = 1和x.T @ C = 0。range(2)])B = np.array([1, 0]).reshape([2, 1])
solve_poly_system([x.T@ A @ x - one, x.T @ B], [symbols(f'x{k}') for k in range(2)]) 但是,这会生成