多元线性回归梯度下降法 python
时间: 2023-04-08 10:00:45 浏览: 96
可以回答这个问题。多元线性回归梯度下降法是一种常用的机器学习算法,可以用于预测多个自变量对一个因变量的影响。在 Python 中,可以使用 NumPy 和 Pandas 库来实现多元线性回归梯度下降法。
相关问题
多元线性回归梯度下降法 python代码
以下是多元线性回归梯度下降法的 Python 代码:
```python
import numpy as np
def gradient_descent(X, y, theta, alpha, num_iters):
m = len(y)
for i in range(num_iters):
h = X.dot(theta)
loss = h - y
gradient = X.T.dot(loss) / m
theta = theta - alpha * gradient
return theta
X = np.array([[1, 2, 3], [1, 3, 4], [1, 4, 5], [1, 5, 6]])
y = np.array([[1], [2], [3], [4]])
theta = np.array([[0], [0], [0]])
alpha = 0.01
num_iters = 1000
theta = gradient_descent(X, y, theta, alpha, num_iters)
print(theta)
```
希望对你有帮助!
一元线性回归梯度下降法python实现
一元线性回归是一种简单的回归分析方法,用于建立一个自变量和因变量之间的线性关系模型。梯度下降法是一种常用的优化算法,用于求解最小化损失函数的参数。
以下是一元线性回归梯度下降法的Python实现:
```python
import numpy as np
def gradient_descent(x, y, learning_rate, num_iterations):
num_samples = len(x)
theta0 = 0
theta1 = 0
for i in range(num_iterations):
y_pred = theta0 + theta1 * x
error = y_pred - y
# 更新参数
theta0 -= learning_rate * (1/num_samples) * np.sum(error)
theta1 -= learning_rate * (1/num_samples) * np.sum(error * x)
return theta0, theta1
# 示例数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
learning_rate = 0.01
num_iterations = 1000
theta0, theta1 = gradient_descent(x, y, learning_rate, num_iterations)
print("theta0:", theta0)
print("theta1:", theta1)
```
上述代码中,我们首先定义了一个`gradient_descent`函数,该函数接受输入数据`x`和目标值`y`,学习率`learning_rate`以及迭代次数`num_iterations`作为参数。在每次迭代中,根据当前的参数值计算预测值`y_pred`,然后计算误差`error`。接下来,根据梯度下降法的更新规则,更新参数`theta0`和`theta1`。最后,返回最终的参数值。
在示例数据中,我们使用了简单的线性关系,即`y = 2x`。通过运行上述代码,可以得到最终的参数值`theta0`为接近0,`theta1`为接近2,这与我们设定的线性关系相符。