sklearn中的coef_和intercept_对于线性回归和逻辑回归，其目标函数为：
g(x) = w1x1 + w2x2 + w3x3 + w4x4 + w0
如果有激活函数sigmoid，增加非线性变化则为分类即逻辑回归
如果没有激活函数 ， 则为回归
对于这样的线性函数，都会有coef_和intercept_函数
如下：
coef_和intercept_都是模型参数，即为w
coef_为w1到w4
【coef函数python python coef函数】 intercept_为w0
python怎么用线性回归拟合from sklearn import linear_model#线性回归clf = linear_model.LinearRegression()#训练clf.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2])#表达式参数clf.coef_#测试improt numpy as npx = np.array([1,1])y = x.dot(clf.coef_)
python 有直接求pca的函数么[coef,SCORE,latent] = princomp(A); latentsum = sum(latent); for i = 1:col%A的总列数 if sum(latent(1:i))/latentsumthreshold%阈值 eg：0.95 tranM = coef(:,1:i); break; end end B = A* tranM;
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