导入所需库
%matplotlib inline import sympy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sympy.abc import x as a,y as b
生成模拟数据
# 模拟函数 y=3x-1 #自变量 x=np.linspace(-5,5,num=1000) #加入噪声 noise=np.random.rand(len(x))*2-1 #因变量 y=3*x-1+noise
查看所生成数据的图像
plt.figure(figsize=(10,10)) plt.scatter(x,y,s=1)
求代价函数的偏导
y=ax+b #目标函数 e=1/2*Σ([axi+b]-yi)^2 #代价函数,求使得代价函数为最小值时,对应的a和b 对a求偏导->Σ(axi+b-yi)*xi 对b求偏导->Σ(axi+b-yi)
1. 通过最小二乘法求a,b
我们知道当在a,b处的偏导为0时,代价函数e达到最小值,所以得到二元一次方程组
Σ(axi+b-yi)*xi=0
Σ(axi+b-yi)=0
该方程组是关于未知数为a,b的二元一次方程组,通过求解该方程,得到a,b
result=sympy.solve([ np.sum((a*x+b-y)*x), np.sum(a*x+b-y)],[a,b]) print(result) #{x: 3.01182977621975, y: -1.00272253325765}
通过sympy库解方程组,得出了a= 3.01182977621975,b= -1.00272253325765,已经与我们真实的a,b很接近了,下面进行作图
plt.figure(figsize=(10,10)) plt.scatter(x,y,s=1) plt.plot(x,result[a]*x+result[b],c='red') print(type(a),type(b)) #<class 'sympy.core.symbol.Symbol'> <class 'sympy.core.symbol.Symbol'>
2. 通过梯度下降算法求a,b
我们注意到最小二乘法最后一步要求p个方程组,是非常大的计算量,其实计算起来很难,因此我们就有了一种新的计算方法,就是梯度下降法,梯度下降法可以看作是 更简单的一种 求最小二乘法最后一步解方程 的方法
# 注意这里覆盖了sympy.abc的a和b # 设定a和b的起始点 a,b=0.1,0.1 #步长,也称作学习率 alpha=0.00001 #循环一千次结束 for i in range(1000): a-=alpha*np.sum((a*x+b-y)*x) b-=alpha*np.sum(a*x+b-y) print(a,b) #3.0118297762197526 -1.002674927350334
通过梯度下降法,得出了a= 3.0118297762197526,b= -1.002674927350334,也是很接近真实的a,b值了,作图看看
plt.figure(figsize=(10,10)) plt.scatter(x,y,s=1) plt.plot(x,a*x+b,c='black') print(type(a),type(b)) #<class 'numpy.float64'> <class 'numpy.float64'>
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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