穷举法python例子_(Python)简单线性模型与穷举优化,穷举法
一个简单的线性模型,使用穷举法计算所有最小二乘误差,并生成分析图。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 简单线性模型-穷举法优化
x_data=[1.0,2.0,3.0]
y_data=[2.0,4.0,6.0]
# 前向传播
def forward(x):
return x*w
# 最小二乘损失函数
def loss(x,y):
y_pred=forward(x)
return (y_pred-y)**2
# 权值列表
w_list=[]
# 最小二乘损失列表
mse_list=[]
# 穷举优化
for w in np.arange(0.0,4.1,0.1):
print('w=',w)
loss_sum=0
for x_val,y_val in zip(x_data,y_data):
# 预测值
y_pred_val=forward(x_val)
# 损失值
loss_val=loss(x_val,y_val)
loss_sum=loss_sum+loss_val
print('\t',x_val,y_val,y_pred_val,loss_val)
print('MSE=',loss_sum/3)
w_list.append(w)
mse_list.append(loss_sum/3)
# 可视化权值和损失
fig=plt.figure()
plt.xlabel('w')
plt.ylabel('loss')
plt.plot(w_list,mse_list)
plt.grid()
# plt.show()
plt.savefig(r'./test.jpg')
plt.clf()
结果图:
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