python实现最小二乘法线性拟合

冉冉升起的如银的炊烟,那更古沉默永不停息的小溪,那驮着夕阳缓缓独行的老牛,一方方秧田像棋盘格子,绿绒绒的秧苗,织成一幅幅地毯,远远地伸向天际;丛丛绿树掩映着青砖红瓦的房屋。春天,故乡的松树林依然郁郁苍苍,映山红却已开遍山丘。

本文python代码实现的是最小二乘法线性拟合,并且包含自己造的轮子与别人造的轮子的结果比较。

问题:对直线附近的带有噪声的数据进行线性拟合,最终求出w,b的估计值。

最小二乘法基本思想是使得样本方差最小。

代码中self_func()函数为自定义拟合函数,skl_func()为调用scikit-learn中线性模块的函数。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
 
n = 101
 
x = np.linspace(0,10,n)
noise = np.random.randn(n)
y = 2.5 * x + 0.8 + 2.0 * noise
 
def self_func(steps=100, alpha=0.01):
  w = 0.5
  b = 0
  alpha = 0.01
  for i in range(steps):
    y_hat = w*x + b
    dy = 2.0*(y_hat - y)
    dw = dy*x
    db = dy
    w = w - alpha*np.sum(dw)/n
    b = b - alpha*np.sum(db)/n
    e = np.sum((y_hat-y)**2)/n
    #print (i,'W=',w,'\tb=',b,'\te=',e)
  print ('self_func:\tW =',w,'\n\tb =',b)
  plt.scatter(x,y)
  plt.plot(np.arange(0,10,1), w*np.arange(0,10,1) + b, color = 'r', marker = 'o', label = 'self_func(steps='+str(steps)+', alpha='+str(alpha)+')')
 
def skl_func():
  lr = LinearRegression()
  lr.fit(x.reshape(-1,1),y)
  y_hat = lr.predict(np.arange(0,10,0.75).reshape(-1,1))
  print('skl_fun:\tW = %f\n\tb = %f'%(lr.coef_,lr.intercept_))
  plt.plot(np.arange(0,10,0.75), y_hat, color = 'g', marker = 'x', label = 'skl_func')
  
self_func(10000)
skl_func()
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

结果:

self_func: W = 2.5648753825503197 b = 0.24527830841237772
skl_fun:W = 2.564875 b = 0.245278

本文python实现最小二乘法线性拟合到此结束。峡江两岸的山直起直落,高得让人头晕。谢谢大家支持!

标签: 小二 python