python展示y随迭代次数的变化曲线
时间: 2024-05-15 18:15:54 浏览: 16
以下是一个简单的例子,展示 y 随迭代次数的变化曲线:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 初始化 y 和迭代次数
y = 0
iterations = []
# 进行 10 次迭代
for i in range(10):
# 更新 y 的值
y += i
# 将迭代次数添加到列表中
iterations.append(i)
# 绘制 y 随迭代次数的变化曲线
plt.plot(iterations, [i for i in range(10)], 'ro')
plt.xlabel('Iterations')
plt.ylabel('y')
plt.title('y vs. Iterations')
plt.show()
```
该代码会生成一个简单的图表,显示 y 随迭代次数的变化曲线。您可以通过修改 for 循环中的迭代次数和 y 值来实验不同的曲线。
相关问题
机器学习绘制误差随迭代次数的变化曲线的代码
以下是使用Python和matplotlib库绘制误差随迭代次数的变化曲线的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数据
x = np.arange(1, 101)
y = np.random.normal(0, 1, size=(100,))
# 初始化权重和偏置
w = 0
b = 0
lr = 0.01 # 学习率
epochs = 100 # 迭代次数
errors = [] # 记录每次迭代的误差
# 线性回归模型
def linear_regression(x, w, b):
return w * x + b
# 均方误差损失函数
def mean_squared_error(y_true, y_pred):
return np.mean(np.square(y_true - y_pred))
# 梯度下降算法
def gradient_descent(x, y, w, b, lr, epochs):
n = len(x)
for i in range(epochs):
y_pred = linear_regression(x, w, b)
error = mean_squared_error(y, y_pred)
errors.append(error)
dw = (-2/n) * np.sum(x * (y - y_pred))
db = (-2/n) * np.sum(y - y_pred)
w = w - lr * dw
b = b - lr * db
return w, b
# 运行梯度下降算法并绘制误差随迭代次数的变化曲线
w, b = gradient_descent(x, y, w, b, lr, epochs)
plt.plot(np.arange(epochs), errors)
plt.title("Error vs. Iterations")
plt.xlabel("Iterations")
plt.ylabel("Error")
plt.show()
```
这段代码生成了一个随机数据集,然后使用梯度下降算法对线性回归模型进行训练,并记录每次迭代的误差。最后,使用matplotlib库绘制误差随迭代次数的变化曲线。请注意,这只是一个示例代码,实际应用中的模型和数据可能会有所不同。
一元线性回归的回归参数和迭代次数变化曲线
一元线性回归的回归参数是指模型中的斜率和截距,它们是通过最小化残差平方和来确定的。迭代次数是指用梯度下降等优化算法来求解回归参数时,进行更新的次数。
回归参数和迭代次数的变化曲线可以通过训练数据来得到。在每一次迭代中,根据当前的回归参数,计算出预测值与真实值之间的误差,然后根据梯度下降等优化算法更新回归参数。可以记录下每一次迭代后的回归参数和误差,然后绘制出它们随迭代次数变化的曲线。
下面是一个简单的示例代码,展示了如何绘制一元线性回归的回归参数和迭代次数变化曲线(假设使用梯度下降算法):
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义线性回归模型
def linear_regression(x, y, alpha=0.01, num_iters=100):
m = len(y)
theta0 = 0
theta1 = 0
J_history = []
for i in range(num_iters):
h = theta0 + theta1 * x
theta0 -= alpha * (1/m) * np.sum(h-y)
theta1 -= alpha * (1/m) * np.sum((h-y)*x)
J_history.append(compute_cost(x, y, theta0, theta1))
return theta0, theta1, J_history
# 计算代价函数
def compute_cost(x, y, theta0, theta1):
m = len(y)
h = theta0 + theta1 * x
J = (1/(2*m)) * np.sum(np.square(h-y))
return J
# 生成随机数据
np.random.seed(0)
x = np.random.rand(100)
y = 2 * x + 1 + 0.2 * np.random.randn(100)
# 训练模型
theta0, theta1, J_history = linear_regression(x, y, alpha=0.01, num_iters=100)
# 绘制代价函数随迭代次数变化的曲线
plt.plot(J_history)
plt.xlabel('Number of iterations')
plt.ylabel('Cost J')
plt.show()
# 绘制回归线和散点图
plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, theta0 + theta1 * x, 'r')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()
```
上述代码中,首先定义了一个线性回归模型,并使用梯度下降算法进行训练。在每一次迭代中,记录下当前的代价函数值,最终绘制出代价函数随迭代次数变化的曲线。同时,也绘制出回归线和散点图,以展示模型的拟合效果。
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