使用python、numpy线性回归
来源:互联网 发布:淘宝游戏币怎么交易 编辑:程序博客网 时间:2024/06/15 21:01
线性回归的原理不再赘述,本文给出了一个简单的使用梯度下降的线性回归模拟。
import numpy as npdef weightsUpdate(data,w,b,learning_rate=0.01): for x0,y0 in data: y=np.dot(x0,w)+b w_gradient = (y - y0) * x0.T#求w的梯度 b_gradient=(y-y0)[0];#求b的梯度;取标量 w-=w_gradient*learning_rate#权值更新 b-=b_gradient loss=0.5*np.square(y-y0) return [w,b,loss[0][0]]def generateData(w,b,dataNum=10):#根据w,b生成数据 data = [] for i in range(dataNum): noise = np.random.randn(1) * 0.01 x0 = np.random.randn(1,w.shape[0]) y0 = np.dot(x0, w) + b+noise x = [x0, y0] data.append(x) return datadef linearRegressionTrain(data): w0=np.random.randn(data[0][0].shape[1],1) b0=np.random.randn(1) for i in range(1000): w0, b0,loss = weightsUpdate(data, w0, b0,0.01) if(i%100==0): print(loss) return [w0,b0]#y=2*x1+3*x2+1w=np.array([[2],[3],[4],[5]])b=np.array([1])data=generateData(w,b)w0,b0=linearRegressionTrain(data)print(" w=", w,'\n',"w0=", w0, '\n',"b=", b, '\n',"b0=", b0)
实现的比较简单,效果还不错
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