学习地址：
你过来呀~~
回归演示：
- 现在假设有10个x_data和y_data，x和y之间的关系是y_data=b+w*x_data。
- b，w都是参数，是需要学习出来的。现在我们来练习用梯度下降找到b和w。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl
# matplotlib没有中文字体，动态解决
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei'] # 显示中文
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题x_data = [338., 333., 328., 207., 226., 25., 179., 60., 208., 606.]
y_data = [640., 633., 619., 393., 428., 27., 193., 66., 226., 1591.]
x_d = np.asarray(x_data)
y_d = np.asarray(y_data)x = np.arange(-200, -100, 1)
y = np.arange(-5, 5, 0.1)
Z = np.zeros((len(x), len(y)))
X, Y = np.meshgrid(x, y)# loss
for i in range(len(x)):
for j in range(len(y)):
b = x[i]
w = y[j]
Z[j][i] = 0 # meshgrid吐出结果：y为行，x为列
for n in range(len(x_data)):
Z[j][i] += (y_data[n] - b - w * x_data[n]) ** 2
Z[j][i] /= len(x_data)- 先给b和w一个初始值，计算出b和w的偏微分
# linear regression
#b = -120
#w = -4
b=-2
w=0.01
lr = 0.000001
iteration = 1400000
b_history = [b]
w_history = [w]
loss_history = []
import time
start = time.time()
for i in range(iteration):
m = float(len(x_d))
y_hat = w * x_d +b
loss = np.dot(y_d - y_hat, y_d - y_hat) / m
grad_b = -2.0 * np.sum(y_d - y_hat) / m
grad_w = -2.0 * np.dot(y_d - y_hat, x_d) / m
# update param
b -= lr * grad_b
w -= lr * grad_w
b_history.append(b)
w_history.append(w)
loss_history.append(loss)
if i % 10000 == 0:
print("Step %i, w: %0.4f, b: %.4f, Loss: %.4f" % (i, w, b, loss))
end = time.time()
print("大约需要时间：",end-start)# plot the figure
plt.contourf(x, y, Z, 50, alpha=0.5, cmap=plt.get_cmap('jet')) # 填充等高线
plt.plot([-188.4], [2.67], 'x', ms=12, mew=3, color="orange")
plt.plot(b_history, w_history, 'o-', ms=3, lw=1.5, color='black')
plt.xlim(-200, -100)
plt.ylim(-5, 5)
plt.xlabel(r'$b$')
plt.ylabel(r'$w$')
plt.title("线性回归")
plt.show()- 输出结果如图
- 横坐标是b，纵坐标是w，标记×位最优解，显然，在图中我们并没有运行得到最优解，最优解十分的遥远。
- 那么我们就调大learning rate，lr = 0.00001（调大10倍），得到结果如下图。
- 我们再调大learning rate，lr = 0.00001（调大10倍），得到结果如下图。
- 结果发现learning rate太大了，结果很不好。
- 所以我们给b和w特制化两种learning rate
# linear regression
b = -120
w = -4
lr = 1
iteration = 100000
b_history = [b]
w_history = [w]
lr_b=0
lr_w=0
import time
start = time.time()
for i in range(iteration):
b_grad=0.0
w_grad=0.0
for n in range(len(x_data)):
b_grad=b_grad-2.0*(y_data[n]-n-w*x_data[n])*1.0
w_grad= w_grad-2.0*(y_data[n]-n-w*x_data[n])*x_data[n]
lr_b=lr_b+b_grad**2
lr_w=lr_w+w_grad**2
# update param
b -= lr/np.sqrt(lr_b) * b_grad
w -= lr /np.sqrt(lr_w) * w_grad
b_history.append(b)
w_history.append(w)
# plot the figure
plt.contourf(x, y, Z, 50, alpha=0.5, cmap=plt.get_cmap('jet')) # 填充等高线
plt.plot([-188.4], [2.67], 'x', ms=12, mew=3, color="orange")
plt.plot(b_history, w_history, 'o-', ms=3, lw=1.5, color='black')
plt.xlim(-200, -100)
plt.ylim(-5, 5)
plt.xlabel(r'$b$')
plt.ylabel(r'$w$')
plt.title("线性回归")
plt.show()效果图：
- 有了新的特制化两种learning rate就可以在10w次迭代之内到达最优点了。
我跑出的图为啥和老师跑的不同，呜呜呜~~~
