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 22:10:46 浏览: 29
这里给出一个简单的Python代码实现,使用了numpy库来进行矩阵运算。假设x和y的值存储在名为data.txt的文本文件中,每行一个数据,用逗号分隔x和y的值。代码如下:
```python
import numpy as np
# 读入数据
data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',')
# 初始化参数
a = np.random.randn()
b = np.random.randn()
lr = 0.001 # 学习率
epochs = 1000 # 迭代次数
# 训练模型
for i in range(epochs):
# 计算预测值
y_pred = a * data[:, 0] + b
# 计算误差
error = data[:, 1] - y_pred
# 更新参数
a += lr * np.mean(error * data[:, 0])
b += lr * np.mean(error)
# 打印损失函数值
loss = np.mean(np.square(error))
if i % 100 == 0:
print('Epoch %d, loss=%.4f' % (i, loss))
# 输出最终结果
print('a=%.4f, b=%.4f' % (a, b))
```
说明:
1. 首先通过`np.loadtxt`函数读入数据,将每行的x和y值存储在一个二维数组中。
2. 初始化参数a和b,以及学习率lr和迭代次数epochs。
3. 在每个epoch中,先计算当前参数下的预测值`y_pred`,然后计算误差`error`。根据误差更新参数a和b。
4. 在每个epoch的末尾,计算损失函数值并输出。这里使用均方误差作为损失函数。
5. 最后输出训练得到的最终参数a和b。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)