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
python中实现k-means聚类算法详解
Python编程实现粒子群算法(PSO)详解
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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。
更新日志
2024年09月22日
2024年09月22日
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