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手写梯度下降的实现y=kx+b的线性回归

算法步骤：

（1）构造数据，y=3*x+5;

（2）随机初始化和，任意数值，例如=9,=10;

（3）计算，,并计算

（4）分别对和求导数，，

        其中

      

重复循环n次后停止

构造线性函数：

      

 代码实现：

X=[i for i in range(0,15)]k=3
b=5
Y=[k*i+b for i in X]import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()# 在同一个图形中绘制散点图和折线图
ax.scatter(X, Y, color='blue', label='scatter')
ax.plot(X, Y, color='red', label='line')# 添加图例
ax.legend()# 显示图形
plt.show()

 

MSE损失函数：

loss.append((Y[i]-y_[i])**2)  #公式对应代码

分别对k和b求导结果如图所示：

#公式对应代码
delta_K_sum.append((Y[i]-y_[i])*(-2)*X[i])
delta_B_sum.append((Y[i]-y_[i])*(-2))

全部代码：

X=[i for i in range(0,15)]
X
k=3
b=5
Y=[k*i+b for i in X]
Y
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建散点图
plt.scatter(X, Y)# 显示图形
plt.show()
#随机初始化要求的k和b
K=8
B=10
#k和b是正确答案，根据数据和随机初始化的K和B去拟合函数，找到最优的k和b
#y=Kx+B
loss=[]#计算预测值
for i in range(1000):y_=[K*i+B for i in X]loss=[]for i in range(len(X)):loss.append((Y[i]-y_[i])**2)print(sum(loss)/len(loss))# cha=loss.sum()/len(loss)#计算loss#根据最小二乘法  对y_求导，等我用纸写一下，利用loss对K求梯度，去更新K的值，对B求梯度，求更新B的值#直到K和B基本拟合图像delta_K_sum=[]delta_B_sum=[]for i in range(len(X)):delta_K_sum.append((Y[i]-y_[i])*(-2)*X[i])delta_B_sum.append((Y[i]-y_[i])*(-2))delta_K=sum(delta_K_sum)/len(delta_K_sum)delta_B=sum(delta_B_sum)/len(delta_B_sum)#0.01是学习率，保证稳定收敛K=K-0.01*delta_KB=B-0.01*delta_Bprint(K,B)
print(K,B)

结果图像：

X=[i for i in range(0,15)]Y=[K*i+B for i in X]import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()# 在同一个图形中绘制散点图和折线图
ax.scatter(X, Y, color='blue', label='scatter')
ax.plot(X, Y, color='red', label='line')# 添加图例
ax.legend()# 显示图形
plt.show()