资源简介
二元线性回归,读取txt数据,三维可视化,注意读取数据时预处理很重要。
代码片段和文件信息
import numpy as np
from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import math
filename = ‘data.txt‘
# create arrays for the data points
X = []
Y = []
def costFunc(X1 Y1 theta1):
m = Y1.shape[0]
error = X1.dot(theta1)-Y1
loss = error.T.dot(error)/(2*m)
return loss
def gradientDescent(X1 Y1 theta1 alpha1 iter):
m = Y1.shape[0]
cost1 = np.zeros(iter)
for i in range(iter):
theta1 = theta1 - (alpha1/m)*(X1.T.dot(X1.dot(theta1)-Y1))
cost1[i] = costFunc(X1 Y1 theta1)
return theta1 cost1
# 读取数据
fr = open(filename)
for line in fr.readlines():
lineArr = line.split(‘‘)
X.append([float(lineArr[0])/1000 float(lineArr[1]) 1]) # 前面的1,表示方程的常量。
Y.append(float(lineArr[2])/100000)
X = np.m
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