python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)之元線性回歸
更新時(shí)間：2018年09月06日 15:59:50 作者：婉如
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)之元線性回歸，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
一、理論知識(shí)準(zhǔn)備
1.確定假設(shè)函數(shù)
如：y=2x+7
其中，（x，y）是一組數(shù)據(jù)，設(shè)共有m個(gè)
2.誤差cost
用平方誤差代價(jià)函數(shù)
3.減小誤差（用梯度下降）
二、程序?qū)崿F(xiàn)步驟
1.初始化數(shù)據(jù)
x、y：樣本
learning rate：學(xué)習(xí)率
循環(huán)次數(shù)loopNum：梯度下降次數(shù)
2.梯度下降
循環(huán)（循環(huán)loopNum次）：
（1）算偏導(dǎo)（需要一個(gè)for循環(huán)遍歷所有數(shù)據(jù)）
（2）利用梯度下降數(shù)學(xué)式子
三、程序代碼
import numpy as np
def linearRegression(data_x,data_y,learningRate,loopNum):
w,b=0,0
#梯度下降
for i in range(loopNum):
w_derivative, b_derivative, cost = 0, 0, 0
for j in range(len(data_x)):
wxPlusb=w*data_x[j]+b
w_derivative+=(wxPlusb-data_y[j])*data_x[j]
b_derivative+=wxPlusb-data_y[j]
cost+=(wxPlusb-data_y[j])*(wxPlusb-data_y[j])
w_derivative=w_derivative/len(data_x)
b_derivative=b_derivative/len(data_x)
w = w - learningRate*w_derivative
b = b - learningRate*b_derivative
cost = cost/(2*len(data_x))
if i%100==0:
print(cost)
print(w)
print(b)
if __name__== "__main__": #_x:protected __x:private
x=np.random.normal(0,10,100)
noise=np.random.normal(0,0.05,100)
y=2*x+7+noise
linearRegression(x,y,0.01,5000)
四、輸出
1.輸出cost
可以看到，一開始的誤差是很大的，然后減小了
最后幾次輸出的cost沒有變化，可以將訓(xùn)練的次數(shù)減小一點(diǎn)
2.訓(xùn)練完的w和b
和目標(biāo)w=2，b=7很接近
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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