使用d2l.synthetic_data函数生成sin(x)数据集
时间: 2024-05-02 18:20:15 浏览: 24
以下是使用d2l.synthetic_data函数生成sin(x)数据集的代码:
```python
import numpy as np
import d2l
n = 1000
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, n)
y = np.sin(x) + np.random.normal(scale=0.1, size=n)
data = np.vstack((x, y)).T
d2l.set_figsize((4, 3))
d2l.plt.scatter(x, y, 1)
d2l.plt.xlabel('x')
d2l.plt.ylabel('y')
```
该代码将生成1000个在[-π, π]上均匀分布的x值,并使用正弦函数和高斯白噪声生成对应的y值。最后,将数据集可视化并打印出来。
相关问题
如何使用d2l.synthetic_data
d2l.synthetic_data是MXNet的一个模块,可以用于生成合成数据集。使用d2l.synthetic_data可以方便地生成各种类型的数据集,例如分类数据集、回归数据集、文本数据集等等。下面是一个使用d2l.synthetic_data生成分类数据集的例子:
```python
import d2l
import mxnet as mx
# 生成一个二维分类数据集,样本数量为1000
features, labels = d2l.synthetic_data(1000, 2, 2)
# 将数据集分为训练集和测试集,比例为7:3
train_features, train_labels, test_features, test_labels = d2l.split_data(features, labels, 0.7)
# 使用MXNet的数据迭代器对数据集进行迭代
batch_size = 32
train_iter = mx.io.NDArrayIter(train_features, train_labels, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_iter = mx.io.NDArrayIter(test_features, test_labels, batch_size=batch_size)
# 定义模型
net = mx.gluon.nn.Sequential()
net.add(mx.gluon.nn.Dense(2))
net.add(mx.gluon.nn.Activation('softmax'))
# 训练模型
lr = 0.1
num_epochs = 10
net.initialize(mx.init.Normal(sigma=0.01))
trainer = mx.gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': lr})
d2l.train_classification(net, train_iter, test_iter, trainer, mx.gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss(), num_epochs)
```
这个例子中,首先使用d2l.synthetic_data生成了一个二维分类数据集,然后将数据集分为训练集和测试集,并使用MXNet的数据迭代器对数据集进行迭代。接着,定义了一个包含一个全连接层和一个softmax激活函数的神经网络,并使用SGD优化器进行训练,最终输出了模型在测试集上的准确率。
d2l.synthetic_data函数的参数及其作用
d2l.synthetic_data函数的参数包括num_examples,num_inputs和true_w,其中num_examples是我们要生成的数据集的样本数量,num_inputs是每个样本的维度数量,true_w是我们用来生成标签数据的真实权重参数。函数的作用是生成一个带有噪声的合成数据集,作为机器学习算法的训练数据,以测试算法在这个数据集上的性能表现。
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