python實現(xiàn)最小二乘法線性擬合
更新時間：2019年07月19日 11:08:32 作者：王勇21633012
這篇文章主要為大家詳細介紹了python實現(xiàn)最小二乘法線性擬合，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
本文python代碼實現(xiàn)的是最小二乘法線性擬合，并且包含自己造的輪子與別人造的輪子的結果比較。
問題：對直線附近的帶有噪聲的數(shù)據(jù)進行線性擬合，最終求出w,b的估計值。
最小二乘法基本思想是使得樣本方差最小。
代碼中self_func()函數(shù)為自定義擬合函數(shù)，skl_func()為調(diào)用scikit-learn中線性模塊的函數(shù)。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
n = 101
x = np.linspace(0,10,n)
noise = np.random.randn(n)
y = 2.5 * x + 0.8 + 2.0 * noise
def self_func(steps=100, alpha=0.01):
w = 0.5
b = 0
alpha = 0.01
for i in range(steps):
y_hat = w*x + b
dy = 2.0*(y_hat - y)
dw = dy*x
db = dy
w = w - alpha*np.sum(dw)/n
b = b - alpha*np.sum(db)/n
e = np.sum((y_hat-y)**2)/n
#print (i,'W=',w,'\tb=',b,'\te=',e)
print ('self_func:\tW =',w,'\n\tb =',b)
plt.scatter(x,y)
plt.plot(np.arange(0,10,1), w*np.arange(0,10,1) + b, color = 'r', marker = 'o', label = 'self_func(steps='+str(steps)+', alpha='+str(alpha)+')')
def skl_func():
lr = LinearRegression()
lr.fit(x.reshape(-1,1),y)
y_hat = lr.predict(np.arange(0,10,0.75).reshape(-1,1))
print('skl_fun:\tW = %f\n\tb = %f'%(lr.coef_,lr.intercept_))
plt.plot(np.arange(0,10,0.75), y_hat, color = 'g', marker = 'x', label = 'skl_func')
self_func(10000)
skl_func()
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()
結果：
self_func: W = 2.5648753825503197 b = 0.24527830841237772
skl_fun: W = 2.564875 b = 0.245278
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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