def computeCost(X, y, w): inner = np.power(((X * w.T) - y), 2return np.sum(inner) / (2 * X.shape[0])
时间: 2023-03-30 12:00:23 浏览: 194
这是一个计算代价函数的问题,我可以回答。这个函数的作用是计算线性回归模型的代价函数,其中 X 是输入特征矩阵,y 是输出变量,w 是模型参数。函数首先计算预测值与真实值之间的差异,然后对差异进行平方,最后求和并除以样本数量的两倍,得到代价函数的值。
相关问题
import numpy as np X = np.arange(1, 6) D = len(X) def get_Penalized_1(X, a, k, m): Y = 0 U = 0 for i in range(D): if np.greater(X, a): u = k * np.power((X, a), m) elif np.less(X, a): u = k * np.power((-X - a), m) else: u = 0 U = U + u y = 1 + (X + 1) / 4 if np.equal(i, 0): Y1 = 10 * np.power((np.sin(np.pi * y)), 2) elif np.less_equal(i, D - 1): Y = Y + np.power((y_1 - 1), 2) * (1 + 10 * np.power((np.sin(np.pi * y), 2))) else: YD = np.power((y - 1), 2) y_1 = y F = np.pi / D * (Y1 + Y + YD) + U return F get_Penalized_1 = np.frompyfunc(get_Penalized_1, 4, 1) x = get_Penalized_1(X, 10, 100, 4) print(x)
这段代码存在一些问题。首先,在函数中的第3行,应该将len(X)改为D,因为后面的代码中需要使用D来循环遍历X数组。其次,在第6行中,应该使用np.greater(X[i], a)来判断X[i]是否大于a,因为X是一个数组,不能直接与a进行比较。同理,在第8行和第10行中,应该使用np.less(X[i], a)和np.equal(i, 0)来判断X[i]是否小于a和是否为第一个元素。在第14行中,应该使用y_1而不是y-1计算Y。最后,在第15行中,应该将YD初始化为0,否则会出现未定义的变量错误。
下面是修改后的代码:
```python
import numpy as np
X = np.arange(1, 6)
D = len(X)
def get_Penalized_1(X, a, k, m):
Y = 0
U = 0
for i in range(D):
if np.greater(X[i], a):
u = k * np.power((X[i] - a), m)
elif np.less(X[i], a):
u = k * np.power((-X[i] + a), m)
else:
u = 0
U = U + u
y = 1 + (X[i] + 1) / 4
if np.equal(i, 0):
Y1 = 10 * np.power((np.sin(np.pi * y)), 2)
elif np.less_equal(i, D - 1):
Y = Y + np.power((y_1 - 1), 2) * (1 + 10 * np.power((np.sin(np.pi * y)), 2))
else:
YD = np.power((y - 1), 2)
y_1 = y
F = np.pi / D * (Y1 + Y + YD) + U
return F
get_Penalized_1 = np.frompyfunc(get_Penalized_1, 4, 1)
x = get_Penalized_1(X, 10, 100, 4)
print(x)
```
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"] #单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path='data.txt' data=pd.read_csv(path,header=None,names=['mianji','jiage']) # data.head() # data.describe() # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter',x='mianji',y='jiage') plt.show() def computeCost(X,y,theta): inner=np.power((X*theta.T),2) return np.sum(inner)/(2*len(X)) data.insert(0,'Ones',1) clos=data.shape[1] X=data.iloc[:,0:clos-1] y=data.iloc[:,clos-1:clos] X=np.array(X.values) y=np.array(y.values) theta=np.array[0,0] computeCost(X,y,theta) def gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters): temp=np.array(np.zeros(theta.shape)) parameters=int(theta.ravel().shape[1]) cost=np.zeros(iters) for i in range(iters): error=(X*theta.T)-y for j in range(parameters): term=np.multiply(error,X[:,j]) temp[0,j]=theta[0,j]-((alpha/len(X))*np.sum(term)) theta=temp cost[i]=computeCost(X,y,theta) return theta,cost alpha=0.01 iters=1000 g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters) x=np.linspace(data.mianji.min(),data.mianji.max(),100) f=g[0,0]+(g[0,1]*x) fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x,f,'r',label='北京房价') ax.scatter(data.mianji,data.jiage,label='Traning data') ax.legend(loc=4) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title("北京房价格回归图") plt.show()
在这段代码中,有几个错误:
1. 第一行和第二行之间应该有一个空行。
2. 导入numpy和pandas模块时,应该使用import语句,每个模块之间应该有一个空行。
3. 在第10行和11行中,应该将plt.rcParams的设置放在import语句之后。
4. 在第14行中,应该将data.insert(0,'Ones',1)改为data.insert(0,'Ones',np.ones(len(data))),以便将1插入到整个列中。
5. 在第16行中,应该将clos改为cols,因为该变量代表“列数”。
6. 在第18行中,应该将theta=np.array[0,0]改为theta=np.array([0,0]),以便创建一个2个元素的数组。
7. 在第25行和26行之间应该有一个空行。
8. 在第27行中,应该将parameters=int(theta.ravel().shape[0])改为parameters=int(theta.ravel().shape[1]),因为该数组是一个2x1的数组。
9. 在第36行中,应该将g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters)改为g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,int(iters)),以确保iters是一个整数。
10. 在第38行和39行之间应该有一个空行。
以下是修正后的代码:
```
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] # 单使用会使负号显示错误
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 把负号正常显示
# 读取北京房价数据
path = 'data.txt'
data = pd.read_csv(path, header=None, names=['mianji', 'jiage'])
# data.head()
# data.describe()
# 绘制散点图
data.plot(kind='scatter', x='mianji', y='jiage')
plt.show()
def computeCost(X, y, theta):
inner = np.power((X * theta.T - y), 2)
return np.sum(inner) / (2 * len(X))
data.insert(0, 'Ones', np.ones(len(data))) # 将1插入到整个列中
cols = data.shape[1]
X = data.iloc[:, 0:cols-1]
y = data.iloc[:, cols-1:cols]
X = np.array(X.values)
y = np.array(y.values)
theta = np.array([0, 0]) # 创建一个2个元素的数组
computeCost(X, y, theta)
def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters):
temp = np.array(np.zeros(theta.shape))
parameters = int(theta.ravel().shape[1])
cost = np.zeros(iters)
for i in range(iters):
error = (X * theta.T) - y
for j in range(parameters):
term = np.multiply(error, X[:, j])
temp[0, j] = theta[0, j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term))
theta = temp
cost[i] = computeCost(X, y, theta)
return theta, cost
alpha = 0.01
iters = 1000
g, cost = gradientDescent(X, y, theta, alpha, int(iters)) # 确保iters是一个整数
x = np.linspace(data.mianji.min(), data.mianji.max(), 100)
f = g[0, 0] + (g[0, 1] * x)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
ax.plot(x, f, 'r', label='北京房价')
ax.scatter(data.mianji, data.jiage, label='Traning data')
ax.legend(loc=4)
ax.set_xlabel('房子面积')
ax.set_ylabel('房子价格')
ax.set_title("北京房价格回归图")
plt.show()
```
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