1机器学习 生成最简单的预测函数

Posted 安果移不动

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了1机器学习 生成最简单的预测函数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 生成豆豆与毒性的函数图 

生成五个随机豆豆 线性分布

import numpy as np

def get_beans(counts):
	xs = np.random.rand(counts)
	xs = np.sort(xs)
	ys = [1.2*x+np.random.rand()/10 for x in xs]
	return xs,ys

 将豆豆打印出来

import dataset;
from matplotlib import pyplot


def main():
    xs, ys = dataset.get_beans(5)
    print(xs)
    print(ys)
    # 配置图像
    pyplot.title("Size - Toxicity Function", fontsize=12)
    pyplot.xlabel("Bean Size")
    pyplot.ylabel("Toxicity")
    pyplot.scatter(xs,ys)
    pyplot.show();
    pass


if __name__ == '__main__':
    main()

 

生成100个豆豆

 xs, ys = dataset.get_beans(100)

预测函数拟合直线

 

import dataset;
from matplotlib import pyplot


def main():
    xs, ys = dataset.get_beans(100)
    # 配置图像
    pyplot.title("Size - Toxicity Function", fontsize=12)
    pyplot.xlabel("Bean Size")
    pyplot.ylabel("Toxicity")
    pyplot.scatter(xs, ys)

    # 绘制预测函数图像
    # 随意初试话一个一元一次函数w
    # y = 0.5*x
    w = 0.5
    y_pre = w * xs
    # [0.45714892 0.58488835]
    # print(xs)
    # [0.22857446 0.29244418]
    # print(y_pre)
    # 预测函数拟合直线
    pyplot.plot(xs, y_pre)
    pyplot.show();
    pass


if __name__ == '__main__':
    main()

 

 

以上是关于1机器学习 生成最简单的预测函数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章