这篇文章主要介绍“Java线性回归基础代码怎么写”，在日常操作中，相信很多人在Java线性回归基础代码怎么写问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Java线性回归基础代码怎么写”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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# Use linear model to model this data.
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
lr=LinearRegression()
lr.fit(pga.distance[:,np.newaxis],pga['accuracy']) # Another way is using pga[['distance']]
theta0=lr.intercept_
theta1=lr.coef_
print(theta0)
print(theta1)
#calculating cost-function for each theta1
#计算平均累积误差
def cost(x,y,theta0,theta1):
J=0
for i in range(len(x)):
mse=(x[i]*theta1+theta0-y[i])**2
J+=mse
return J/(2*len(x))
theta0=100
theta1s = np.linspace(-3,2,197)
costs=[]
for theta1 in theta1s:
costs.append(cost(pga['distance'],pga['accuracy'],theta0,theta1))
plt.plot(theta1s,costs)
plt.show()
print(pga.distance)
#调整theta
def partial_cost_theta0(x,y,theta0,theta1):
#我们的模型是线性拟合函数时：y=theta1*x + theta0，而不是sigmoid函数，当非线性时我们可以用sigmoid
#直接多整个x series操作，省的一个一个计算，最终求sum 再平均
h=theta1*x+theta0
diff=(h-y)
partial=diff.sum()/len(diff)
return partial
partial0=partial_cost_theta0(pga.distance,pga.accuracy,1,1)
def partial_cost_theta1(x,y,theta0,theta1):
#我们的模型是线性拟合函数：y=theta1*x + theta0，而不是sigmoid函数，当非线性时我们可以用sigmoid
h=theta1*x+theta0
diff=(h-y)*x
partial=diff.sum()/len(diff)
return partial
partial1=partial_cost_theta1(pga.distance,pga.accuracy,0,5)
print(partial0)
print(partial1)
def gradient_descent(x,y,alpha=0.1,theta0=0,theta1=0): #设置默认参数
#计算成本
#调整权值
#计算错误代价，判断是否收敛或者达到大迭代次数
most_iterations=1000
convergence_thres=0.000001
c=cost(x,y,theta0,theta1)
costs=[c]
cost_pre=c+convergence_thres+1.0
counter=0
while( (np.abs(c-cost_pre)>convergence_thres) & (counterhttp://cdkjz.cn/article/csgiji.html
