神经网络实现波士顿房价预测
神经网络实现波士顿房价预测
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdef load_data():# 从文件导入数据datafile = 'housing.data'data = np.fromfile(datafile, sep=' ')# 每条数据包括14项,其中前面13项是影响因素,第14项是相应的房屋价格中位数feature_names = [ 'CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', \'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV' ]feature_num = len(feature_names)# 将原始数据进行Reshape,变成[N, 14]这样的形状data = data.reshape([data.shape[0] // feature_num, feature_num])# 将原数据集拆分成训练集和测试集# 这里使用80%的数据做训练,20%的数据做测试# 测试集和训练集必须是没有交集的ratio = 0.8offset = int(data.shape[0] * ratio)training_data = data[:offset]# 计算train数据集的最大值,最小值,平均值maximums, minimums, avgs = training_data.max(axis=0),\training_data.min(axis=0),\training_data.sum(axis=0) / training_data.shape[0]# 对数据进行归一化处理for i in range(feature_num):#print(maximums[i], minimums[i], avgs[i])data[:, i] = (data[:, i] - avgs[i]) / (maximums[i] - minimums[i])# 训练集和测试集的划分比例training_data = data[:offset]test_data = data[offset:]return training_data, test_dataclass Network(object):def __init__(self, num_of_weights):# 随机产生w的初始值# 为了保持程序每次运行结果的一致性,此处设置固定的随机数种子# np.random.seed(0)self.w = np.random.randn(num_of_weights, 1)self.b = 0.def forward(self, x):z = np.dot(x, self.w) + self.breturn zdef loss(self, z, y):error = z - ynum_samples = error.shape[0]cost = error * errorcost = np.sum(cost) / num_samplesreturn costdef gradient(self, x, y):z = self.forward(x)N = x.shape[0]gradient_w = 1. / N * np.sum((z - y) * x, axis=0)gradient_w = gradient_w[:, np.newaxis]gradient_b = 1. / N * np.sum(z - y)return gradient_w, gradient_bdef update(self, gradient_w, gradient_b, eta=0.01):self.w = self.w - eta * gradient_wself.b = self.b - eta * gradient_bdef train(self, training_data, num_epoches, batch_size=10, eta=0.01):n = len(training_data)losses = []for epoch_id in range(num_epoches):# 在每轮迭代开始之前,将训练数据的顺序随机的打乱,# 然后再按每次取batch_size条数据的方式取出np.random.shuffle(training_data)# 将训练数据进行拆分,每个mini_batch包含batch_size条的数据mini_batches = [training_data[k:k + batch_size] for k in range(0, n, batch_size)]for iter_id, mini_batch in enumerate(mini_batches):# print(self.w.shape)# print(self.b)x = mini_batch[:, :-1]y = mini_batch[:, -1:]a = self.forward(x)loss = self.loss(a, y)gradient_w, gradient_b = self.gradient(x, y)self.update(gradient_w, gradient_b, eta)losses.append(loss)print('Epoch {:3d} / iter {:3d}, loss = {:.4f}'.format(epoch_id, iter_id, loss))return losses# 获取数据
train_data, test_data = load_data()# 创建网络
net = Network(13)
# 启动训练
losses = net.train(train_data, num_epoches=50, batch_size=100, eta=0.1)# 画出损失函数的变化趋势
plot_x = np.arange(len(losses))
plot_y = np.array(losses)
plt.plot(plot_x, plot_y)
plt.show()
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配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57