百度AI Studio环境配置和运行LSTM机器学习算法教程

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在本文中，我们将会手撕机器学习算法1中的C和Python代码。首先，我们需要读取一个csv文件中的数据，然后进行K折交叉验证。接着，我们将使用一些特定的数据集进行测试，这些数据集的数值分别为555.2、121.4和2.1。首先，我们需要在百度AI Studio中配置环境。百度AI Studio是一个在线学习与实训社区，它提供了丰富的资源用于机器学习的学习与实践。我们将使用该平台来运行我们的机器学习算法，特别是LSTM算法。要开始使用百度AI Studio，首先需要登录到该平台。我们只需要打开浏览器，并输入网址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/index。一旦登录成功，我们就可以创建并运行我们的机器学习项目了。在百度AI Studio中创建项目非常简单。登录后，我们可以点击右上角的个人头像，然后选择【个人中心】进入个人主页。接下来，点击【项目】右侧的下拉三角，再点击【创建和Fork的项目】，最后点击【创建项目】按钮。在创建项目的过程中，我们需要选择项目类型为Notebook，并选择默认的环境配置，即PaddlePaddle 2.1.0和Python 3.7。之后，我们需要根据实际情况填写项目描述，并进行一些其他的配置。在项目创建完成后，我们将会开始手撕机器学习算法1的代码。首先，我们需要读取一个csv文件中的数据。随后，我们将对这些数据进行K折交叉验证，以确保我们的模型的准确性和泛化能力。在完成K折交叉验证后，我们将使用一些特定的数据集进行测试。这些数据集的数值分别为555.2、121.4和2.1。我们将使用这些数据集来评估我们的机器学习算法的性能和效果。通过手撕机器学习算法1的代码，我们将能够更好地理解和掌握机器学习算法的原理和实现。这将有助于我们在实际应用中更好地运用机器学习算法，并取得更好的效果。总结来说，本文介绍了如何在百度AI Studio上配置环境，并创建并运行机器学习项目。而后，我们通过手撕机器学习算法1的C和Python代码，实现了数据的读取、K折交叉验证以及使用特定数据集进行测试的功能。通过这样的实践，我们能够更好地理解和掌握机器学习算法的实现，从而在实际应用中取得更好的效果。

我们利用以下数据：

得到如下结果：

估计回归系数

在简单线性回归中，我们需要估计两个系数的值。第一个是B1，可以利用公式(1.2)估计。

我们可以简化这个公式：

我们已经有了计算协方差和方差的函数。接下来，我们需要估计B0的值，也称为截距。可以利用公式(1.3)。

以下 coefficients() 函数将计算B0、B1并将其存在名为coef的数组。它需要训练集（二维数组），存储

B0、B1的数组以及训练集数组长度作为参数。

我们利用如下数据：

double covariance(double* x, double mean_x, double* y, double mean_y, int length) {

 double cov = 0.0;

 int i = 0;

 for (i = 0; i < length; i++) {

   cov += (x[i] - mean_x)*(y[i] - mean_y);

 }

 return cov;

}

double x[5] = {1, 2, 4, 3, 5};

double y[5] = {1, 3, 3, 2, 5};

printf("%f", covariance(x, mean(x, 5), y, mean(y, 5), 5));

8.0001

//由均值方差估计回归系数

void coefficients(double** data, double* coef, int length) {

double* x = (double*)malloc(length * sizeof(double));

double* y = (double*)malloc(length * sizeof(double));

int i;

for (i = 0; i < length; i++) {

   x[i] = data[i][0];

   y[i] = data[i][1];

}

double x_mean = mean(x, length);

double y_mean = mean(y, length);

coef[1] = covariance(x, x_mean, y, y_mean, length) / variance(x, x_mean, length);

coef[0] = y_mean - coef[1] * x_mean;

for (i = 0; i < 2; i++) {

printf("coef[%d]=%f\n", i, coef[i]);

}

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coef作为输入的数组，经过函数操作后输出得到如下结果:

计算测试集的预测值

简单线性回归模型是一条由训练数据估计的系数定义的直线。系数估计出来后，我们就可以用它们来进行预

测。用简单的线性回归模型进行预测的方程为公式(1.1)。

以下 get_test_prediction() 函数实现了对数据集的预测，它需要数据行数、列数、训练集、测试集、K折

交叉验证数组大小作为输入参数。

计算预测准确率

将数据集按划分的k折交叉验证计算预测所得准确率，以下 evaluate_algorithm() 函数需要训练集、测试集

的二维数组，学习率，epoch数，交叉验证折数，交叉验证fold的长度作为参数输入。

double data[3][2] = {

 {1,1},

 {2,2},

 {3,3}

};

double coef[2] = {1,1};

double* dataptr[3];

dataptr[0] = data[0];

dataptr[1] = data[1];

dataptr[2] = data[2];

coefficients(dataptr, coef, 3);

Ccoef[0] = 0.000000

coef[1] = 1.000000

double* get_test_prediction(int col,int row,double** train, double** test, int

n_folds) {

double* coef = (double*)malloc(col * sizeof(double));

int i;

for (i = 0; i < col; i++) {

coef[i] = 0.0;

}

int fold_size = (int)row / n_folds;

int train_size = fold_size * (n_folds - 1);

coefficients(train, coef, train_size);

double* predictions = (double*)malloc(fold_size * sizeof(double));

for (i = 0; i < fold_size; i++) {

predictions[i] = coef[0] + coef[1] * test[i][0];

}

return predictions;

}

double evaluate_algorithm(double **dataset, int n_folds, int fold_size, double

l_rate, int n_epoch)

{

 double*** split = cross_validation_split(double **dataset, int row, int n_folds,

int fold_size);

 int i, j, k, l;

 int test_size = fold_size;

 int train_size = fold_size * (n_folds - 1); //train_size个一维数组

 double* score = (double*)malloc(n_folds * sizeof(float));

 for (i = 0; i < n_folds; i++)

 { 

   //因为要遍历删除，所以拷贝一份split

   double*** split_copy = (double***)malloc(n_folds * sizeof(double**));

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3.1.3 算法代码

我们现在知道了如何实现简单线性回归算法，那么我们把它应用到瑞典保险数据集 insurance.csv

我们给出链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/105756/0

   for (j = 0; j < n_folds; j++) {

     split_copy[j] = (double**)malloc(fold_size * sizeof(double*));

     for (k = 0; k < fold_size; k++) {

       split_copy[j][k] = (double*)malloc(column * sizeof(double));

     }

   }

   for (j = 0; j < n_folds; j++)

   {

     for (k = 0; k < fold_size; k++)

     {

       for (l = 0; l < column; l++)

       {

         split_copy[j][k][l] = split[j][k][l];

       }

     }

   }

   double** test_set = (double**)malloc(test_size * sizeof(double*));

   for (j = 0; j < test_size; j++) {//对test_size中的每一行

     test_set[j] = (double*)malloc(column * sizeof(double));

     for (k = 0; k < column; k++) {

       test_set[j][k] = split_copy[i][j][k];

     }

   }

   for (j = i; j < n_folds - 1; j++) {

     split_copy[j] = split_copy[j + 1];

   }

   double** train_set = (double**)malloc(train_size * sizeof(double*));

   for (k = 0; k < n_folds - 1; k++) {

     for (l = 0; l < fold_size; l++) {

       train_set[k*fold_size + l] = (double*)malloc(column *

sizeof(double));

       train_set[k*fold_size + l] = split_copy[k][l];

     }

   }

   double* predicted = (double*)malloc(test_size * sizeof(double));//predicted有

test_size个

   predicted = get_test_prediction(train_set, test_set, l_rate, n_epoch,

fold_size);

   double* actual = (double*)malloc(test_size * sizeof(double));

   for (l = 0; l < test_size; l++) {

     actual[l] = test_set[l][column - 1];

   }

   double accuracy = accuracy_metric(actual, predicted, test_size);

   score[i] = accuracy;

   printf("score[%d]=%f\n", i, score[i]);

   free(split_copy);

 }

 double total = 0.0;

 for (l = 0; l < n_folds; l++) {

   total += score[l];

 }

 printf("mean_accuracy=%lf\%\n", total / n_folds);

 return score;

}

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