實現一元線性回歸擬合 梯度下降實現python

對於給定訓練集

x =[4

,8,5
,10,12
]y =[20
,50,30
,70,60
]

引數的定義以及設定

#初始化引數

theta0 = theta1 =
0#學習率
alpha =
0.00001
#迭代次數
cnt =
0error0 = error1 =
0#指定乙個閾值，用於檢查兩次誤差
thershold =
0.0000001

迭代進行

while

true
:#定義梯度 diff[0]-theta0 diff[1]-theta1
diff =[0
,0]    m =
len(x)
for i in
range
(m):
diff[0]
= y[i]
-(theta0+theta1*x[i]
)        diff[1]
=(y[i]
-(theta0+theta1*x[i]))
*x[i]
theta0 = theta0 + alpha * diff[0]
theta1 = theta1 + alpha * diff[1]
#誤差計算
for i in
range
(m):
error1 +=
(y[i]
-(theta0+theta1*x[i]))
**2error1 /= m
ifabs(error1 - error0)
< thershold:
break
else
:error0 = error1
cnt +=
1pass
print
('theta0'
,theta0)
print
('theta1'
,theta1)
print
('cnt'
,cnt)

結果**

print

(predict(theta0,theta1,8)
)

梯度下降法 一元線性回歸

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