第21节--非线性回归（下）

logistics regression：
（梯度下降法）

code：

import numpy as np
import randomdef gradientDescent(x,y,theta,alpha,m,numIterations):xTrans = x.transpose()for i in range(0,numIterations):hypothesis = np.dot(x,theta)loss = hypothesis - ycost = np.sum(loss ** 2)/(2 * m)print("Iteration %d / Cost: %f" %(i,cost))gradient = np.dot(xTrans,loss)/mtheta = theta - alpha*gradientreturn thetadef genData(numPoints,bias,variance):x = np.zeros(shape=(numPoints,2))y = np.zeros(shape=numPoints)for i in range(0,numPoints):x[i][0] = 1x[i][1] = iy[i] = (i+bias)+random.uniform(0,1)*variancereturn x,yx,y = genData(100,25,10)
print("x:")
print(x)
print("y:")
print(y)
m,n = np.shape(x)
n_y = np.shape(y)print("x shape:",str(m)," ",str(n))
print("y shape:",str(n_y))numIterations = 100000
alpha = 0.0005
theta = np.ones(n)
theta = gradientDescent(x,y,theta,alpha,m,numIterations)
print(theta)

results：

...
Iteration 99990 / Cost: 3.645522
Iteration 99991 / Cost: 3.645522
Iteration 99992 / Cost: 3.645522
Iteration 99993 / Cost: 3.645522
Iteration 99994 / Cost: 3.645522
Iteration 99995 / Cost: 3.645522
Iteration 99996 / Cost: 3.645522
Iteration 99997 / Cost: 3.645522
Iteration 99998 / Cost: 3.645522
Iteration 99999 / Cost: 3.645522
[ 29.66956034   1.00586986]

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