一、理論知識(shí)準(zhǔn)備

公司主營(yíng)業(yè)務(wù)：成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都做網(wǎng)站、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)、移動(dòng)網(wǎng)站開(kāi)發(fā)等業(yè)務(wù)。幫助企業(yè)客戶(hù)真正實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)宣傳，提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力。成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一支青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團(tuán)隊(duì)。公司秉承以“開(kāi)放、自由、嚴(yán)謹(jǐn)、自律”為核心的企業(yè)文化，感謝他們對(duì)我們的高要求，感謝他們從不同領(lǐng)域給我們帶來(lái)的挑戰(zhàn)，讓我們激情的團(tuán)隊(duì)有機(jī)會(huì)用頭腦與智慧不斷的給客戶(hù)帶來(lái)驚喜。成都創(chuàng)新互聯(lián)公司推出平邑免費(fèi)做網(wǎng)站回饋大家。

1.確定假設(shè)函數(shù)

如：y=2x+7
其中，（x，y）是一組數(shù)據(jù)，設(shè)共有m個(gè)

2.誤差cost

用平方誤差代價(jià)函數(shù)

3.減小誤差（用梯度下降）

二、程序?qū)崿F(xiàn)步驟

1.初始化數(shù)據(jù)

x、y：樣本
learning rate：學(xué)習(xí)率
循環(huán)次數(shù)loopNum：梯度下降次數(shù)

2.梯度下降

循環(huán)（循環(huán)loopNum次）：
（1）算偏導(dǎo)（需要一個(gè)for循環(huán)遍歷所有數(shù)據(jù)）
（2）利用梯度下降數(shù)學(xué)式子

三、程序代碼

import numpy as np

def linearRegression(data_x,data_y,learningRate,loopNum):
  w,b=0,0

  #梯度下降
  for i in range(loopNum):
    w_derivative, b_derivative, cost = 0, 0, 0
    for j in range(len(data_x)):
      wxPlusb=w*data_x[j]+b
      w_derivative+=(wxPlusb-data_y[j])*data_x[j]
      b_derivative+=wxPlusb-data_y[j]
      cost+=(wxPlusb-data_y[j])*(wxPlusb-data_y[j])
    w_derivative=w_derivative/len(data_x)
    b_derivative=b_derivative/len(data_x)

    w = w - learningRate*w_derivative
    b = b - learningRate*b_derivative

    cost = cost/(2*len(data_x))
    if i%100==0:
      print(cost)
  print(w)
  print(b)

if __name__== "__main__": #_x:protected __x:private
  x=np.random.normal(0,10,100)
  noise=np.random.normal(0,0.05,100)
  y=2*x+7+noise
  linearRegression(x,y,0.01,5000)

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