• 大小: 2KB
    文件类型: .py
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    发布日期: 2021-06-17
  • 语言: Python
  • 标签: txt  python  

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。

资源截图

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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