机器学习之用Python梯度下降法实现预测

贷款额度预测

求解：当工资18000、年龄30时，额度是多少？
由于房价和这个贷款相同，而贷款是多个参数所以只写这贷款即可。
老师写的代码！使用批量式梯度下降。
梯度下降法：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltif __name__ == "__main__":# 1 获得x,y数据#  ##########X1 = (np.array([4000, 8000, 5000, 7500, 12000]))/10000X2 =(np.array([25, 30, 28, 33, 40]))/100y= np.array([20000, 70000, 35000, 50000, 85000])# 2 初始化参数  ##########w1 = np.zeros(1)w2 = np.zeros(1)b = np.zeros(1)# 3 根据样本更新参数plt.ion()lr = 0.5for iteration in range(100):# 初始化拟合y_pred = w1 * X1 + w2 * X2 + b# 梯度更新w_gradient1 = 0w_gradient2 = 0b_gradient = 0N = len(X1)for i in range(N):w_gradient1 += (w1 * X1[i] + w2 * X2[i] + b - y[i]) * X1[i]w_gradient2 += (w1 * X1[i] + w2 * X2[i] + b - y[i]) * X2[i]b_gradient += (w1 * X1[i] + w2 * X2[i] + b - y[i])w1 -= lr * w_gradient1/Nw2 -= lr * w_gradient2/Nb -= lr * b_gradient/N# 更新后拟合y_pred = w1 * X1 + w2 * X2 + bprint("w1=  %f,w2=  %f,b= %f " % (w1, w2, b))# 显示print('finised %d iterations......\n' % iteration)s = w1*18000/10000+w2/100*30+bprint("w1 is 18000 and w2 is 30, the result is %f" % s)

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