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淺談matplotlib 繪制梯度下降求解過(guò)程

更新時(shí)間：2020年07月12日 11:06:46 作者：Michael阿明

這篇文章主要介紹了淺談matplotlib 繪制梯度下降求解過(guò)程，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中經(jīng)常需要可視化，有助于加強(qiáng)對(duì)模型和參數(shù)的理解。

下面對(duì)梯度下降過(guò)程進(jìn)行動(dòng)圖演示，可以修改不同的學(xué)習(xí)率，觀看效果。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython import display

X = 2*np.random.rand(100,1)
y = 4+3*X+np.random.randn(100,1) # randn正態(tài)分布
X_b = np.c_[np.ones((100,1)),X] # c_行數(shù)相等，左右拼接

eta = 0.1 # 學(xué)習(xí)率
n_iter = 1000 # 迭代次數(shù)
m = 100 # 樣本點(diǎn)個(gè)數(shù)
theta = np.random.randn(2,1) # 參數(shù)初始值

plt.figure(figsize=(8,6))
mngr = plt.get_current_fig_manager() # 獲取當(dāng)前figure manager
mngr.window.wm_geometry("+520+520") # 調(diào)整窗口在屏幕上彈出的位置，注意寫(xiě)在打開(kāi)交互模式之前
# 上面固定窗口，方便screentogif定位錄制，只會(huì)這種弱弱的方法
plt.ion()# 打開(kāi)交互模式
plt.rcParams["font.sans-serif"] = "SimHei"# 消除中文亂碼

for iter in range(n_iter):
  plt.cla() # 清除原圖像

  gradients = 2/m*X_b.T.dot(X_b.dot(theta)-y)
  theta = theta - eta*gradients
  X_new = np.array([[0],[2]])
  X_new_b = np.c_[np.ones((2,1)),X_new]
  y_pred = X_new_b.dot(theta)

  plt.axis([0,2,0,15])
  plt.plot(X,y,"b.")
  plt.plot(X_new,y_pred,"r-")
  plt.title("學(xué)習(xí)率：{:.2f}".format(eta))
  plt.pause(0.3) # 暫停一會(huì)
  display.clear_output(wait=True)# 刷新圖像


plt.ioff()# 關(guān)閉交互模式  
plt.show()

學(xué)習(xí)率：0.1，較合適

學(xué)習(xí)率：0.02，收斂變慢了

學(xué)習(xí)率：0.45，在最佳參數(shù)附近震蕩

學(xué)習(xí)率：0.5，不收斂

到此這篇關(guān)于淺談matplotlib 繪制梯度下降求解過(guò)程的文章就介紹到這了,更多相關(guān)matplotlib 梯度下降內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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