python模拟线性回归的点

构造符合线性回归的数据点

import numpy as np

import tensorflow as tf

import matplotlib.pyplot as plt

# 随机生成1000个点，围绕在y=0.1x+0.3的直线周围

num_points = 1000

vectors_set = []

for i in range(num_points):

    x1 = np.random.normal(0.0, 0.55)

    y1 = x1 * 0.1 + 0.3 + np.random.normal(0.0, 0.03)

    vectors_set.append([x1, y1])

print(vectors_set)

# 生成一些样本

# 使用for进行拆分数据的方法

x_data = [v[0] for v in vectors_set]

y_data = [v[1] for v in vectors_set]

plt.scatter(x_data,y_data,c='b')#c表示颜色

plt.show()

其中，x1和y1构成的点，围绕在y=0.1x+0.3的直线，然后用matplotlib画出来。

然后使用tensorflow进行训练，得到w和b的值

# 生成1维的W矩阵，取值是[-1,1]之间的随机数

W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0), name='W')

# 生成1维的b矩阵，初始值是0

b = tf.Variable(tf.zeros([1]), name='b')

# 经过计算得出预估值y

y = W * x_data + b

# 以预估值y和实际值y_data之间的均方误差作为损失

loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data), name='loss')

# 采用梯度下降法来优化参数

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)

# 训练的过程就是最小化这个误差值

train = optimizer.minimize(loss, name='train')

sess = tf.Session()

init = tf.global_variables_initializer()

sess.run(init)

# 初始化的W和b是多少

print ("W =", sess.run(W), "b =", sess.run(b), "loss =", sess.run(loss))

# 执行20次训练

for step in range(20):

    sess.run(train)

    # 输出训练好的W和b

    print ("W =", sess.run(W), "b =", sess.run(b), "loss =", sess.run(loss))

根据运行结果看，进行20次迭代之后，w和b已经接近我们设的值了

画图：

plt.scatter(x_data,y_data,c='r')

plt.plot(x_data,sess.run(W)*x_data+sess.run(b))

plt.show()