函式：f(特徵)->特徵值
f(身高)->(體重)首先我們把需要分析的資料匯入放在python資料夾下
pip install matplatlib發現身高體重成正比
線性回歸
y=wx+b
只需求出w和b
在函式的值和實際值有誤差
76.3*w+b-178
55.2*w+b-160
…把所有誤差平方後相加，
賦給損失函式loss(w,b),所以我們要求出來讓損失函式最小的w,b初始化：
def
init_data()
: data = np.loadtxt(
'hw.txt'
, delimiter=
'\t'
)return data
deflinear_regression()
: learning_rate =
0.01
#步長 initial_b =
0 initial_m =
0 num_iter =
1000
#迭代次數
data = init_data(
)[b, m]
= optimizer(data, initial_b, initial_m, learning_rate, num_iter)
plot_data(data,b,m)
print
(b, m)
return b, m
defoptimizer
(data, initial_b, initial_m, learning_rate, num_iter)
: b = initial_b
m = initial_m
for i in
range
(num_iter)
: b, m = compute_gradient(b, m, data, learning_rate)
# after = computer_error(b, m, data)
if i %
100==0:
print
(i, computer_error(b, m, data)
)# 損失函式，即誤差
return
[b, m]
defcompute_gradient
(b_cur, m_cur, data, learning_rate)
: b_gradient =
0 m_gradient =
0 n =
float
(len
(data))#
# 偏導數， 梯度
for i in
range(0
,len
(data)):
x = data[i,0]
y = data[i,1]
b_gradient +=-(
2/ n)
*(y -
((m_cur * x)
+ b_cur)
) m_gradient +=-(
2/ n)
* x *
(y -
((m_cur * x)
+ b_cur)
)#偏導數
new_b = b_cur -
(learning_rate * b_gradient)
new_m = m_cur -
(learning_rate * m_gradient)
return
[new_b, new_m]
defcomputer_error
(b, m, data)
: totalerror =
0 x = data[:,
0]y = data[:,
1]totalerror =
(y - m * x - b)**2
totalerror = np.
sum(totalerror, axis=0)
return totalerror /
len(data)
if __name__ ==
'__main__'
: linear_regression(
)
在修改**
data = np.loadtxt(
'hw.txt'
, delimiter=
'\t'
)
出現的的錯誤看圖
注意：nan代表not a number（不是乙個數），它並不等於0，因為nan不是乙個數，所以相關計算都無法得到數字。inf表示正無窮。
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線性回歸的定義是 目標值預期是輸入變數的線性組合。線性模型形式簡單 易於建模，但卻蘊含著機器學習中一些重要的基本思想。線性回歸，是利用數理統計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法，運用十分廣泛。優點 結果易於理解，計算不複雜 缺點 對非線性的資料擬合不好 適用資...
演算法之線性回歸
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