已知x,y的值存储在txt文档中,y=ax+b,通过简单bp算法获得a,b的值代码
时间: 2024-02-06 18:10:47 浏览: 23
假设你已经准备好了存储x和y值的txt文件,每行一个数据,x和y之间用空格隔开。下面是一个简单的bp算法的Python代码,可以用来训练模型并获得a和b的值。
```python
import numpy as np
# 读取数据
data = np.loadtxt('data.txt')
# 定义模型
def model(x, a, b):
return a * x + b
# 定义损失函数
def loss(y, y_pred):
return np.mean(np.square(y - y_pred))
# 定义梯度下降函数
def backpropagation(x, y, a, b, learning_rate):
y_pred = model(x, a, b)
da = np.mean((y_pred - y) * x)
db = np.mean(y_pred - y)
a = a - learning_rate * da
b = b - learning_rate * db
return a, b
# 训练模型
a = 0.0
b = 0.0
learning_rate = 0.01
epochs = 1000
for epoch in range(epochs):
for x, y in data:
a, b = backpropagation(x, y, a, b, learning_rate)
if epoch % 100 == 0:
print('Epoch:', epoch, 'Loss:', loss(model(data[:, 0], a, b), data[:, 1]))
# 输出结果
print('a:', a, 'b:', b)
```
这个代码会先读取名为"data.txt"的文件,然后使用梯度下降算法来训练模型。在训练过程中,程序会输出每100个epoch的损失值,以便你可以跟踪模型的进展。最后,程序会输出获得的a和b的值。
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