机器学习实验------线性回归方法

第1关:数据载入与分析

任务描述

本关任务:编写一个能够载入线性回归相关数据的小程序。

编程要求

该实战内容中数据为一元数据,利用 pandas 读入数据文件,并为相应的数据附上名字标签,分别为Population 和 Profit。

python 复制代码
#encoding=utf8
import os
import pandas as pd

if __name__ == "__main__":
    path = os.getcwd() + '/ex1data1.txt'
    #利用pandas读入数据data,并将数据属性分别命名为'Population'和'Profit'
    #********* begin *********#
    data = pd.read_csv(path, header=None ,names=['Population','Profit'])
    #********* end *********#
    print(data.shape)

第2关:计算损失函数

编程要求

根据以上公式,编写计算损失函数computeCost(X, y, theta),最后返回cost。

  • X:一元数据矩阵,即Population数据;
  • y:目标数据,即Profit数据;
  • theta:模型参数;
  • cost:损失函数值。
python 复制代码
#encoding=utf8
import numpy as np

def computeCost(X, y, theta):
    #根据公式编写损失函数计算函数
    #********* begin *********#
    inner=np.power(((X*theta.T)-y),2)
    cost=np.sum(inner)/(2*len(X))
    cost=round(cost,10)
    #********* end *********#
    return cost

第3关:进行梯度下降得到线性模型

编程要求

根据以上公式,编写计算损失函数gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters),最后返回theta, cost。

  • x:一元数据矩阵,即Population数据;
  • y:目标数据,即Profit数据;
  • theta:模型参数;
  • m:数据规模;
  • α: 学习率。
python 复制代码
#encoding=utf8
import numpy as np

def computeCost(X, y, theta):
    inner = np.power(((X * theta.T) - y), 2)
    return np.sum(inner) / (2 * len(X))

def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters):
    temp = np.matrix(np.zeros(theta.shape))
    parameters = int(theta.ravel().shape[1])
    cost = np.zeros(iters)
    
    for i in range(iters):
        error = (X * theta.T) - y
        
        for j in range(parameters):
            #********* begin *********#
            term=np.multiply(error,X[:,j])
            temp[0,j]=theta[0,j]-((alpha/len(X))*np.sum(term))
            #********* end *********#
        theta = temp
        cost[i] = computeCost(X, y, theta)
        
    return theta, cost

第4关:建立完整线性回归模型

编程要求

在前三个关卡的基础上,从宏观的视角构建一个完整的线性回归模型。主要编写数据载入,损失函数,梯度下降函数三部分。

python 复制代码
#encoding=utf8

import os
import numpy as np
import pandas as pd

#载入数据并进行数据处理
path = os.getcwd() + '/ex1data1.txt'
#********* begin *********#
data=pd.read_csv(path,header=None,names=['Population','Profit'])


#********* end *********#
data.insert(0, 'Ones', 1)
cols = data.shape[1]
X = data.iloc[:,0:cols-1]
y = data.iloc[:,cols-1:cols]

#初始化相关参数
X = np.matrix(X.values)
y = np.matrix(y.values)
theta = np.matrix(np.array([0,0]))
alpha = 0.01
iters = 1000

#定义损失函数
def computeCost(X, y, theta):
    #********* begin *********#
    inner=np.power(((X*theta.T)-y),2)
    cost=np.sum(inner)/(2*len(X))
    cost=round(cost,10)

    #********* end *********#
    return cost

#定义梯度下降函数
def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters):
    temp = np.matrix(np.zeros(theta.shape))
    parameters = int(theta.ravel().shape[1])
    cost = np.zeros(iters)
    
    for i in range(iters):
        error = (X * theta.T) - y
        
        for j in range(parameters):
            #********* begin *********#
            term=np.multiply(error,X[:,j])
            temp[0,j]=theta[0,j]-((alpha/len(X))*np.sum(term))

            #********* end *********#            
        theta = temp
        cost[i] = computeCost(X, y, theta)        
    return theta, cost

#根据梯度下架算法得到最终线性模型参数
g, cost = gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters)

print("模型参数为:", g)
相关推荐
橡晟3 小时前
深度学习入门:让神经网络变得“深不可测“⚡(二)
人工智能·python·深度学习·机器学习·计算机视觉
墨尘游子3 小时前
神经网络的层与块
人工智能·python·深度学习·机器学习
Leah01053 小时前
什么是神经网络,常用的神经网络,如何训练一个神经网络
人工智能·深度学习·神经网络·ai
Leah01053 小时前
机器学习、深度学习、神经网络之间的关系
深度学习·神经网络·机器学习·ai
PyAIExplorer4 小时前
图像亮度调整的简单实现
人工智能·计算机视觉
Striker_Eureka4 小时前
DiffDet4SAR——首次将扩散模型用于SAR图像目标检测,来自2024 GRSL(ESI高被引1%论文)
人工智能·目标检测
Rvelamen5 小时前
LLM-SECURITY-PROMPTS大模型提示词攻击测评基准
人工智能·python·安全
AI technophile5 小时前
OpenCV计算机视觉实战(15)——霍夫变换详解
人工智能·opencv·计算机视觉
JNU freshman6 小时前
计算机视觉 之 数字图像处理基础(一)
人工智能·计算机视觉
鹧鸪云光伏6 小时前
鹧鸪云重构光伏发电量预测的精度标准
人工智能·无人机·光伏·光伏设计·光伏模拟