Python编程实现线性回归和批量梯度下降法代码实例
时间:2019-04-12
本文章向大家介绍Python编程实现线性回归和批量梯度下降法代码实例,主要包括Python编程实现线性回归和批量梯度下降法代码实例使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
通过学习斯坦福公开课的线性规划和梯度下降,参考他人代码自己做了测试,写了个类以后有时间再去扩展,代码注释以后再加,作业好多:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random class dataMinning: datasets = [] labelsets = [] addressD = '' #Data folder addressL = '' #Label folder npDatasets = np.zeros(1) npLabelsets = np.zeros(1) cost = [] numIterations = 0 alpha = 0 theta = np.ones(2) #pCols = 0 #dRows = 0 def __init__(self,addressD,addressL,theta,numIterations,alpha,datasets=None): if datasets is None: self.datasets = [] else: self.datasets = datasets self.addressD = addressD self.addressL = addressL self.theta = theta self.numIterations = numIterations self.alpha = alpha def readFrom(self): fd = open(self.addressD,'r') for line in fd: tmp = line[:-1].split() self.datasets.append([int(i) for i in tmp]) fd.close() self.npDatasets = np.array(self.datasets) fl = open(self.addressL,'r') for line in fl: tmp = line[:-1].split() self.labelsets.append([int(i) for i in tmp]) fl.close() tm = [] for item in self.labelsets: tm = tm + item self.npLabelsets = np.array(tm) def genData(self,numPoints,bias,variance): self.genx = np.zeros(shape = (numPoints,2)) self.geny = np.zeros(shape = numPoints) for i in range(0,numPoints): self.genx[i][0] = 1 self.genx[i][1] = i self.geny[i] = (i + bias) + random.uniform(0,1) * variance def gradientDescent(self): xTrans = self.genx.transpose() # i = 0 while i < self.numIterations: hypothesis = np.dot(self.genx,self.theta) loss = hypothesis - self.geny #record the cost self.cost.append(np.sum(loss ** 2)) #calculate the gradient gradient = np.dot(xTrans,loss) #updata, gradientDescent self.theta = self.theta - self.alpha * gradient i = i + 1 def show(self): print 'yes' if __name__ == "__main__": c = dataMinning('c:\\city.txt','c:\\st.txt',np.ones(2),100000,0.000005) c.genData(100,25,10) c.gradientDescent() cx = range(len(c.cost)) plt.figure(1) plt.plot(cx,c.cost) plt.ylim(0,25000) plt.figure(2) plt.plot(c.genx[:,1],c.geny,'b.') x = np.arange(0,100,0.1) y = x * c.theta[1] + c.theta[0] plt.plot(x,y) plt.margins(0.2) plt.show()
图1. 迭代过程中的误差cost
图2. 数据散点图和解直线
总结
以上就是本文关于Python编程实现线性回归和批量梯度下降法代码实例的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站:
Python算法输出1-9数组形成的结果为100的所有运算式
如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!
- BZOJ 1823: [JSOI2010]满汉全席(2-SAT)
- 3360: [Usaco2004 Jan]算二十四
- JavaScript 数据类型
- 3361: [Usaco2004 Jan]培根距离
- Java NIO
- 1342: [Baltic2007]Sound静音问题
- 加深理解HTTP请求---网络基础TCP/IP
- BZOJ2199: [Usaco2011 Jan]奶牛议会(2-SAT)
- 数据结构之链表、栈和队列 java代码实现
- 洛谷P3209 [HNOI2010]PLANAR(2-SAT)
- javascript 面向对象(多种创建对象的方式)
- 1711: [Usaco2007 Open]Dingin吃饭
- 1574: [Usaco2009 Jan]地震损坏Damage
- HTTPS科普(转) 为什么需要https
- JavaScript 教程
- JavaScript 编辑工具
- JavaScript 与HTML
- JavaScript 与Java
- JavaScript 数据结构
- JavaScript 基本数据类型
- JavaScript 特殊数据类型
- JavaScript 运算符
- JavaScript typeof 运算符
- JavaScript 表达式
- JavaScript 类型转换
- JavaScript 基本语法
- JavaScript 注释
- Javascript 基本处理流程
- Javascript 选择结构
- Javascript if 语句
- Javascript if 语句的嵌套
- Javascript switch 语句
- Javascript 循环结构
- Javascript 循环结构实例
- Javascript 跳转语句
- Javascript 控制语句总结
- Javascript 函数介绍
- Javascript 函数的定义
- Javascript 函数调用
- Javascript 几种特殊的函数
- JavaScript 内置函数简介
- Javascript eval() 函数
- Javascript isFinite() 函数
- Javascript isNaN() 函数
- parseInt() 与 parseFloat()
- escape() 与 unescape()
- Javascript 字符串介绍
- Javascript length属性
- javascript 字符串函数
- Javascript 日期对象简介
- Javascript 日期对象用途
- Date 对象属性和方法
- Javascript 数组是什么
- Javascript 创建数组
- Javascript 数组赋值与取值
- Javascript 数组属性和方法
- frp 内网穿透远程桌面(Windows 10)配置
- 你来讲讲AQS是什么吧?都是怎么用的?
- Angular单元测试里pipe的mock设计
- 亿级数据判断 bitmap-布隆过滤器
- centOS8 安装MySQL8(亲测)
- 聊一聊微信小程序包内容
- 全面分析 MySQL并发控制
- Flink History Server
- 几种定时任务(Timer、TimerTask、ScheduledFuture)的退出—结合真实案例【JAVA并发】
- gitlab内存消耗大,频繁出现502错误的解决办法
- Java基于POI实现excel任意多级联动下拉列表——支持从数据库查询出多级数据后直接生成【附源码】
- Elasticsearch 通过Scroll遍历索引,构造pandas dataframe 【Python多进程实现】
- 【Java】 NullPointerException、ArrayIndexOutOfBoundsException、ClassCastException、ArrayIndexOutOfBoundsE
- Meow攻击删除不安全(开放的)的Elasticsearch(及MongoDB) 索引,建一堆以Meow结尾的奇奇怪怪的索引(如:m3egspncll-meow)
- MySQL LOAD DATA INFILE—从文件(csv、txt)批量导入数据