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python实现最小二乘法线性拟合
脚本专栏 2024/11/17 佚名
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本文python代码实现的是最小二乘法线性拟合，并且包含自己造的轮子与别人造的轮子的结果比较。

问题：对直线附近的带有噪声的数据进行线性拟合，最终求出w,b的估计值。

最小二乘法基本思想是使得样本方差最小。

代码中self_func()函数为自定义拟合函数，skl_func()为调用scikit-learn中线性模块的函数。

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()

结果：

self_func:  W = 2.5648753825503197     b = 0.24527830841237772
skl_fun:     W = 2.564875                             b = 0.245278

python实现最小二乘法线性拟合

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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