用两种方式(手动实现、sklearn实现)构建圣保罗市房价数据的线性回归模型,在手动实现的过程中,尝试用图的形式来展示迭代过程中假设函数的变化,设定一个阈值,当参数变化小于阈值时,令梯度下降算法停止。
时间: 2023-03-27 22:00:28 浏览: 76
好的,我可以回答这个问题。对于圣保罗市房价数据的线性回归模型,我们可以使用手动实现和sklearn实现两种方式。在手动实现的过程中,我们可以使用梯度下降算法来优化模型参数,同时可以用图的形式来展示迭代过程中假设函数的变化。设定一个阈值,当参数变化小于阈值时,令梯度下降算法停止,这样可以有效地提高模型的训练效率和准确性。在sklearn实现中,我们可以直接调用库函数来构建模型,这样可以简化代码实现过程,同时也可以提高模型的训练速度和准确性。
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两种方式(手动实现、sklearn实现)构建圣保罗市房价数据的线性回归模型。 2.在手动实现的过程中,尝试: ①用图的形式来展示迭代过程中假设函数的变化。 ②设定一个阈值,当参数变化小于阈值时,令梯度下降算法停止。并用jupyter notebook写出代码
对于您的第一个问题,我可以回答。对于圣保罗市房价数据的线性回归模型,可以采用手动实现和sklearn实现两种方式。手动实现需要先对数据进行预处理,包括数据清洗、特征选择和数据标准化等步骤,然后使用梯度下降算法来求解模型参数。而sklearn实现则可以直接调用库函数来完成模型的训练和预测。
对于您的第二个问题,如果采用手动实现的方式,可以尝试用图的形式来展示迭代过程中假设函数的变化,这有助于理解梯度下降算法的工作原理。同时,可以设定一个阈值,当参数变化小于阈值时,令梯度下降算法停止,这可以提高算法的收敛速度和准确性。以下是手动实现的代码示例:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载数据
data = pd.read_csv('sao-paulo-real-estate-sale-rent-april-2019.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 特征标准化
mu = np.mean(X, axis=)
sigma = np.std(X, axis=)
X = (X - mu) / sigma
# 添加偏置项
X = np.hstack((np.ones((X.shape[], 1)), X))
# 初始化参数
theta = np.zeros(X.shape[1])
# 定义代价函数
def cost_function(X, y, theta):
m = len(y)
J = np.sum((X.dot(theta) - y) ** 2) / (2 * m)
return J
# 定义梯度下降函数
def gradient_descent(X, y, theta, alpha, threshold):
m = len(y)
J_history = [cost_function(X, y, theta)]
while True:
delta = X.T.dot(X.dot(theta) - y) / m
theta -= alpha * delta
J_history.append(cost_function(X, y, theta))
if abs(J_history[-1] - J_history[-2]) < threshold:
break
return theta, J_history
# 训练模型
alpha = .01
threshold = 1e-5
theta, J_history = gradient_descent(X, y, theta, alpha, threshold)
# 绘制代价函数曲线
plt.plot(J_history)
plt.xlabel('Iterations')
plt.ylabel('Cost')
plt.show()
```
drools中的@Salience实现原理
斯本
341. 波尔图
342. 罗马
343. 都灵
344. 都柏林
345. 爱丁在Drools规则引擎中,@Salience注解是用来指定规则的优先级的。它堡
346. 伦敦
347. 利物浦
348. 曼彻斯特
349. 布里斯托尔
可以帮助开发人员控制规则的执行顺序,以确保重要的规则能够优先执行。@Salience注解中的值越大,规则的优先级就越高。
@Salience注解的实350. 剑桥
351. 牛津
352. 华盛顿
353. 纽约
354. 波士顿
355.现原理是通过改变规则的Activation对象的比较值来控制规则的执行顺序。Activation对象是 旧金山
356. 洛杉矶
357. 休斯顿
358. 芝加哥
359. 迈阿密在规则匹配时创建的,它包含了匹配的条件、规则的属性以及一个比较值。
360. 拉斯维加斯
361. 奥兰多
362. 多伦多
363. 温哥华
364.当多个规则同时匹配时,它们的Activation对象会被放入一个优先级队列中,按照比较值从高到低排序,然后依次执行。
@Salience注解的值就是用来设置Activation对象 魁北克
365. 蒙特利尔
366. 墨西哥城
367. 阿卡普尔科
368. 布的比较值的,可以通过设置Activation对象的salience属性来实现。当规则被加载时,Drools宜诺斯艾利斯
369. 里约热内卢
370. 圣保罗
371. 圣地亚哥
会自动为每个规则创建一个Activation对象,并为其设置一个默认的salience属性值。如果规则中使用了@Salience注解,则会覆盖默认值,将注解中的值赋给salience属性。
总之,@372. 香港
373. 马尼拉
374. 新加坡
375. 吉隆坡
376. 曼谷
377Salience注解是通过改变规则Activation对象的比较值来实现规则的优先级控制的。