Python编程实现线性回归和批量梯度下降法代码实例

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

如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

(0)

相关推荐

  • 手把手教你python实现SVM算法

    什么是机器学习 (Machine Learning) 机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能.它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域. 机器学习的大致分类: 1)分类(模式识别):要求系统依据已知的分类知识对输入的未知模式(该模式的描述)作分析,以确定输入模式的类属,例如手写识别(识别是不是这个数). 2)问题求解:要求对于给定的目标状态,寻找一个将当前状态转换为目标状态的动作序

  • Python数据拟合与广义线性回归算法学习

    机器学习中的预测问题通常分为2类:回归与分类. 简单的说回归就是预测数值,而分类是给数据打上标签归类. 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析. 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点,然后尝试用1.2.100次方的多项式对该数据进行拟合. 拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数,这个函数能够很好的拟合现有数据,并且能对未知的数据进行预测. 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import

  • Python中使用支持向量机(SVM)算法

    在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别.分类(异常值检测)以及回归分析. 其具有以下特征: (1)SVM可以表示为凸优化问题,因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值.而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间,这种方法一般只能获得局部最优解.   (2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力.尽管如此,用户必须提供其他参数,如使用核函数类型和引入松弛变量等.   (3)S

  • Python语言描述机器学习之Logistic回归算法

    本文介绍机器学习中的Logistic回归算法,我们使用这个算法来给数据进行分类.Logistic回归算法同样是需要通过样本空间学习的监督学习算法,并且适用于数值型和标称型数据,例如,我们需要根据输入数据的特征值(数值型)的大小来判断数据是某种分类或者不是某种分类. 一.样本数据 在我们的例子中,我们有这样一些样本数据: 样本数据有3个特征值:X0X0,X1X1,X2X2 我们通过这3个特征值中的X1X1和X2X2来判断数据是否符合要求,即符合要求的为1,不符合要求的为0. 样本数据分类存放在一个

  • Python决策树分类算法学习

    从这一章开始进入正式的算法学习. 首先我们学习经典而有效的分类算法:决策树分类算法. 1.决策树算法 决策树用树形结构对样本的属性进行分类,是最直观的分类算法,而且也可以用于回归.不过对于一些特殊的逻辑分类会有困难.典型的如异或(XOR)逻辑,决策树并不擅长解决此类问题. 决策树的构建不是唯一的,遗憾的是最优决策树的构建属于NP问题.因此如何构建一棵好的决策树是研究的重点. J. Ross Quinlan在1975提出将信息熵的概念引入决策树的构建,这就是鼎鼎大名的ID3算法.后续的C4.5,

  • python实现决策树分类算法

    本文实例为大家分享了python实现决策树分类算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.概述 决策树(decision tree)--是一种被广泛使用的分类算法. 相比贝叶斯算法,决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置 在实际应用中,对于探测式的知识发现,决策树更加适用. 2.算法思想 通俗来说,决策树分类的思想类似于找对象.现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不?

  • Python实现螺旋矩阵的填充算法示例

    本文实例讲述了Python实现螺旋矩阵的填充算法.分享给大家供大家参考,具体如下: afanty的分析: 关于矩阵(二维数组)填充问题自己动手推推,分析下两个下表的移动规律就很容易咯. 对于螺旋矩阵,不管它是什么鬼,反正就是依次向右.向下.向右.向上移动. 向右移动:横坐标不变,纵坐标加1 向下移动:纵坐标不变,横坐标加1 向右移动:横坐标不变,纵坐标减1 向上移动:纵坐标不变,横坐标减1 代码实现: #coding=utf-8 import numpy ''''' Author: afanty

  • Python文本特征抽取与向量化算法学习

    本文为大家分享了Python文本特征抽取与向量化的具体代码,供大家参考,具体内容如下 假设我们刚看完诺兰的大片<星际穿越>,设想如何让机器来自动分析各位观众对电影的评价到底是"赞"(positive)还是"踩"(negative)呢? 这类问题就属于情感分析问题.这类问题处理的第一步,就是将文本转换为特征. 因此,这章我们只学习第一步,如何从文本中抽取特征,并将其向量化. 由于中文的处理涉及到分词问题,本文用一个简单的例子来说明如何使用Python的机器

  • Python编程实现线性回归和批量梯度下降法代码实例

    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.zer

  • Python实现批量梯度下降法(BGD)拟合曲线

    1. 导入库 import numpy as np #矩阵运算 import matplotlib.pyplot as plt #可视化 import random #产生数据扰动 2. 产生数据 拟合曲线 y = 2 × x2 + x + 1 X_m = np.mat([[i**2, i, 1] for i in range(-10,10)]) #矩阵类型,用于运算 y_m = np.mat([[2*x[0,0]+x[0,1]+1+random.normalvariate(0,1)] for

  • python简单批量梯度下降代码

    简单批量梯度下降代码 其中涉及到公式 alpha表示超参数,由外部设定.过大则会出现震荡现象,过小则会出现学习速度变慢情况,因此alpha应该不断的调整改进. 注意1/m前正负号的改变 Xj的意义为j个维度的样本.下面为代码部分 import numpy as np #该处数据和linear_model中数据相同 x = np.array([4,8,5,10,12]) y = np.array([20,50,30,70,60]) #一元线性回归 即 h_theta(x)= y= theta0 +

  • Python编程把二叉树打印成多行代码

    题目描述 从上到下按层打印二叉树,同一层结点从左至右输出.每一层输出一行. 思路: 1.把每层节点的val值用list存好 2.把每层节点存好: ①计算当层节点的个数,这样就保证下一步每层的结点都被pop光 ②然后依次弹出从左到右的每个节点,然后在list中加入该节点对应的左结点.右节点(如果存在的话) 代码如下: class TreeNode(): def __init__(self,x): self.val = x self.left = None self.right = None def

  • Python实现图片批量加入水印代码实例

    这篇文章主要介绍了Python实现图片批量加入水印代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 写文章的时候可以设置是否添加水印.可是,有些图片可能想加水印,有些不想加水印,该怎么办呢? 配置环境 python3 + pillow pip3 install pillow 引入库 from PIL import Image, ImageSequence import os import random 效果预览: 使用方法: 在脚本同目录

  • Python批量启动多线程代码实例

    这篇文章主要介绍了python批量启动多线程代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 建立一个线程池,并将某个线程放入进去 threadpool = [] th = threading.Thread(target=func_name, args=func_args) threadpool.append(th) 批量加入线程 for i in range(10): th = threading.Thread(target=func_

  • python爬虫智能翻页批量下载文件的实例详解

    python爬虫遇到爬取文件内容时,需要一页页的翻页爬取,这样很是麻烦,其实可以获取每个列表信息下的文件名和文件链接,让文件名和文件链接处理为列表,保存后下载,实现智能翻页批量下载文件,本文以以京客隆为例,批量下载文件,如财务资料,他的每一份报告都是一份pdf格式的文档.以此页面为目标,下载他每个分类的文件python爬虫实战之智能翻页批量下载文件. 1.引入库 import requests import pandas as pd from lxml import etree import r

  • python编程学习使用管道Pipe编写优化代码

    目录 什么是管道? Where:可迭代对象中的过滤元素 Select: 将函数应用于可迭代对象 展开可迭代对象 1.chain方法 2.traverse:递归展开可迭代对象 将列表中的元素分组 结论 我们知道 map 和 filter 是两种有效的 Python 方法来处理可迭代对象. 但是,如果你同时使用 map 和 filter,代码可能看起来很混乱. 如果你可以使用管道那不是更好了?像下面这样的方式来处理. Pipe 库可以做到这一点. 什么是管道? Pipe 是一个 Python 库,可

  • Java编程实现从尾到头打印链表代码实例

    问题描述:输入一个链表的头结点,从尾巴到头反过来打印出每个结点的值. 首先定义链表结点 public class ListNode { int val; ListNode next = null; ListNode(int val){ this.val = val; } } 思路1:此题明显想到是利用栈的思想,后进先出,先遍历链表,依次将结点值进栈.最后在遍历栈出栈. public static Stack<Integer> printListReverse_Stack(ListNode li

  • Python实现简单网页图片抓取完整代码实例

    利用python抓取网络图片的步骤是: 1.根据给定的网址获取网页源代码 2.利用正则表达式把源代码中的图片地址过滤出来 3.根据过滤出来的图片地址下载网络图片 以下是比较简单的一个抓取某一个百度贴吧网页的图片的实现: # -*- coding: utf-8 -*- # feimengjuan import re import urllib import urllib2 #抓取网页图片 #根据给定的网址来获取网页详细信息,得到的html就是网页的源代码 def getHtml(url): pag

随机推荐