导入所需库
%matplotlib inline import sympy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sympy.abc import x as a,y as b
生成模拟数据
# 模拟函数 y=3x-1 #自变量 x=np.linspace(-5,5,num=1000) #加入噪声 noise=np.random.rand(len(x))*2-1 #因变量 y=3*x-1+noise
查看所生成数据的图像
plt.figure(figsize=(10,10)) plt.scatter(x,y,s=1)
求代价函数的偏导
y=ax+b #目标函数 e=1/2*Σ([axi+b]-yi)^2 #代价函数，求使得代价函数为最小值时，对应的a和b 对a求偏导->Σ(axi+b-yi)*xi 对b求偏导->Σ(axi+b-yi)
1. 通过最小二乘法求a，b
我们知道当在a,b处的偏导为0时，代价函数e达到最小值，所以得到二元一次方程组
Σ(axi+b-yi)*xi=0
Σ(axi+b-yi)=0
该方程组是关于未知数为a,b的二元一次方程组，通过求解该方程，得到a，b
result=sympy.solve([
np.sum((a*x+b-y)*x),
np.sum(a*x+b-y)],[a,b])
print(result) #{x: 3.01182977621975, y: -1.00272253325765}
通过sympy库解方程组，得出了a= 3.01182977621975，b= -1.00272253325765，已经与我们真实的a，b很接近了，下面进行作图
plt.figure(figsize=(10,10)) plt.scatter(x,y,s=1) plt.plot(x,result[a]*x+result[b],c='red') print(type(a),type(b)) #<class 'sympy.core.symbol.Symbol'> <class 'sympy.core.symbol.Symbol'>
2. 通过梯度下降算法求a，b
我们注意到最小二乘法最后一步要求p个方程组，是非常大的计算量，其实计算起来很难，因此我们就有了一种新的计算方法，就是梯度下降法，梯度下降法可以看作是 更简单的一种 求最小二乘法最后一步解方程 的方法
# 注意这里覆盖了sympy.abc的a和b # 设定a和b的起始点 a,b=0.1,0.1 #步长，也称作学习率 alpha=0.00001 #循环一千次结束 for i in range(1000): a-=alpha*np.sum((a*x+b-y)*x) b-=alpha*np.sum(a*x+b-y) print(a,b) #3.0118297762197526 -1.002674927350334
通过梯度下降法，得出了a= 3.0118297762197526，b= -1.002674927350334，也是很接近真实的a，b值了，作图看看
plt.figure(figsize=(10,10)) plt.scatter(x,y,s=1) plt.plot(x,a*x+b,c='black') print(type(a),type(b)) #<class 'numpy.float64'> <class 'numpy.float64'>
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