簡單的一元線性回歸演算法已經在這裡「c語言簡單的一元線性回歸演算法」，並且也簡單闡述了梯度求解推導過程。
今天我們再呈上多元線性回歸演算法梯度下降的c語言實現，**中已經加入了相應的注釋。如下：
multiplelinearregression.h
#ifndef multiplelinearregression_multiplelinearregression_h
#define multiplelinearregression_multiplelinearregression_h
//設定樣本數為 10
#define sample_count 10
//設定引數個數為 6
#define parameter_count 6
void init(double learning_rate, long int x_len,long int x_arg_count,int channel);
void fit(double train_x[sample_count][parameter_count],double train_y[parameter_count],double temp[parameter_count],double theta[parameter_count]);
double _f(const double train_x[parameter_count],double theta[parameter_count]);
double* predict(double train_x[sample_count][parameter_count],double theta[parameter_count]);
double loss(double train_x[sample_count][parameter_count],double train_y[parameter_count],
double temp[parameter_count],double *loss_val);
void calc_gradient(double train_x[sample_count][parameter_count],double train_y[parameter_count],double *temp,double *theta);
void train_step(double temp[parameter_count],double theta[parameter_count]);
#endif //multiplelinearregression_multiplelinearregression_h
#include "multiplelinearregression.h"
#include #include //int type_count = 5;
int g_x_len = 10;
double g_learning_rate = 0.01;
int g_x_arg_count = 5;
int g_channel = 1;
double g_out_y_pt = 0;
//**輸出值指標
double *y_pred_pt = 0;
//損失值
double loss_val[1] = ;
/* * learning_rate 學習率
* * x_len 樣本個數
* * x_arg_count 引數個數
* * channel 通道數《暫未考慮》
* */
void init(double learning_rate, long int x_len,long int x_arg_count,int channel)
void fit(double train_x[sample_count][parameter_count],double train_y[parameter_count],
double temp[parameter_count],double theta[parameter_count])
}double _f(const double train_x[parameter_count],double theta[parameter_count])
return g_out_y_pt;
}//**
double* predict(double train_x[sample_count][parameter_count],double theta[parameter_count])
return y_pred_pt;
}//求損失
double loss(double train_x[sample_count][parameter_count],double train_y[parameter_count],
double theta[parameter_count],double *loss_val)
loss_val[0] = loss_val[0] / sample_count;
printf(" loss_val = %f\n", loss_val[0]);
return loss_val[0];
}//求梯度
void calc_gradient(double train_x[sample_count][parameter_count],double train_y[parameter_count],
double temp[parameter_count], double theta[parameter_count])
sum += (hx - train_y[j]) * train_x[j][i];
}temp[i] = sum / g_x_len * 0.01;
}printf("\n--------------------\n");
train_step(temp, theta);
}//更新引數值
void train_step(double temp[parameter_count],double theta[parameter_count])
}
//#include "src/linerregression.h"
#include "utils/util.h"
#include "src/multiplelinearregression.h"
int main() ,,,
,,,,
,,
};double y_pt[10] = ;
//初始引數函式 temp 只是乙個臨時變數
double temp[6] = ;
double theta[6] = ;
//初始化相關引數
init(0.01,10,5+1,1);
fit(x_pt,y_pt,temp,theta);
return 0;
}
step 9999:
--------------------
theta[0] = 5.994281
theta[1] = 3.999957
theta[2] = 9.000404
theta[3] = 10.000375
theta[4] = 2.000242
loss_val = 0.900745
process finished with exit code 0
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