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首先我们看公式:

python 还原梯度下降算法实现一维线性回归

这个是要拟合的函数

然后我们求出它的损失函数, 注意:这里的n和m均为数据集的长度,写的时候忘了

python 还原梯度下降算法实现一维线性回归

注意,前面的theta0-theta1x是实际值,后面的y是期望值
接着我们求出损失函数的偏导数:

python 还原梯度下降算法实现一维线性回归

最终,梯度下降的算法:

python 还原梯度下降算法实现一维线性回归

学习率一般小于1,当损失函数是0时,我们输出theta0和theta1.
接下来上代码!

class LinearRegression():

  def __init__(self, data, theta0, theta1, learning_rate):
    self.data = data
    self.theta0 = theta0
    self.theta1 = theta1
    self.learning_rate = learning_rate
    self.length = len(data)

  # hypothesis
  def h_theta(self, x):
    return self.theta0 + self.theta1 * x

  # cost function
  def J(self):
    temp = 0
    for i in range(self.length):
      temp += pow(self.h_theta(self.data[i][0]) - self.data[i][1], 2)
    return 1 / (2 * self.m) * temp

  # partial derivative
  def pd_theta0_J(self):
    temp = 0
    for i in range(self.length):
      temp += self.h_theta(self.data[i][0]) - self.data[i][1]
    return 1 / self.m * temp

  def pd_theta1_J(self):
    temp = 0
    for i in range(self.length):
      temp += (self.h_theta(data[i][0]) - self.data[i][1]) * self.data[i][0]
    return 1 / self.m * temp

  # gradient descent
  def gd(self):
    min_cost = 0.00001
    round = 1
    max_round = 10000
    while min_cost < abs(self.J()) and round <= max_round:
      self.theta0 = self.theta0 - self.learning_rate * self.pd_theta0_J()
      self.theta1 = self.theta1 - self.learning_rate * self.pd_theta1_J()

      print('round', round, ':\t theta0=%.16f' % self.theta0, '\t theta1=%.16f' % self.theta1)
      round += 1
    return self.theta0, self.theta1

def main():
	data = [[1, 2], [2, 5], [4, 8], [5, 9], [8, 15]] # 这里换成你想拟合的数[x, y]
	 # plot scatter
  x = []
  y = []
  for i in range(len(data)):
    x.append(data[i][0])
    y.append(data[i][1])
  plt.scatter(x, y)

  # gradient descent
  linear_regression = LinearRegression(data, theta0, theta1, learning_rate)
  theta0, theta1 = linear_regression.gd()

  # plot returned linear
  x = np.arange(0, 10, 0.01)
  y = theta0 + theta1 * x
  plt.plot(x, y)
  plt.show()
标签:
python,一维线性回归,python,线性回归

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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!

昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?