吴恩达机器学习python作业之多变量线性回归

建议先看单变量线性回归再看多变量线性回归哦。
参考链接：
(7条消息) 吴恩达|机器学习作业1.1多变量线性回归_学吧学吧终成学霸的博客-CSDN博客
数据集：一共三列，左边两列是自变量x，最右边一列是因变量y。

注意点：要注意特征缩放，否则容易nan
损失函数随迭代次数增加的变化
正则方法与梯度下降方法的截图

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as pltdt = np.loadtxt("E:\机器学习\吴恩达\data_sets\ex1data2.txt",delimiter=",")cols = dt.shape[1] #矩阵的列数
m = dt.shape[0] #样本数#首先需要特征缩放
x = dt[:,0:cols-1]
sigma = np.std(x,axis=0)
mean = np.mean(x,axis=0)
x = (x-mean)/sigma
y = dt[:,-1]a = np.ones((m,1))
x = np.concatenate((a,x),1)  #(47, 3)
theta = np.zeros(cols)
x_T = x.T
temp0 = np.linalg.inv(np.dot(x_T,x))
temp1 = np.dot(temp0,x_T)
theta2 = np.dot(temp1,y)
print("正则方法：",theta2)#计算损失函数
def calculateCost(theta,x=x,y=y):inner = np.dot(x,theta.T)-yreturn (np.sum(inner) ** 2) / (2*m)def gradientDescent(x,y,theta,alpha,iterations,features,m):test = np.zeros((1,features))for i in range(iterations):J[i] = calculateCost(theta)theta = theta - (alpha / m) *(x.T @ (x@theta-y))return thetaalpha = 0.03
iterations = 1000
J = np.zeros(iterations)
result = gradientDescent(x,y,theta,alpha,iterations,cols,m)
print("梯度下降方法：",result)plt.plot(J)
plt.xlabel("Iterations")
plt.ylabel("costFunction")plt.show()

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