机器学习 PPT
软件技术中心的例会终于也轮到我了，为了给小伙伴们讲一点干货，于是开始了为期一周的学习，从百度知乎博客到请教学长（JY大佬）甚至查阅相关书籍资料，终于有所收获，并对其产生了浓厚兴趣，希望以后能够在这方面有更大的进步。
#include
using namespace std;
double cx[1000000],cy[1000000],cz[1000000]; //存储测试数据的数组
int main(){
int sum;
double a1,b1,c1,vol,max;
printf("请输入生成数据的数量：");
cin>>sum;
printf("请输入数据上限：");
cin>>max;
printf("\n请输入计算公式的两个系数和一个常数\n\n");
printf("a=");
cin>>a1;
printf("\nb=");
cin>>b1;
printf("\nc=");
cin>>c1;
printf("\n\n请输入生成数据的误差百分比：");
cin>>vol;
srand(time(NULL));
for(int k=0;k
#include
using namespace std;
//一些全局变量
double xx=0,yy=0,zz=0; //平均数
int i;
int num; //数据数
double a,b,c; //系数
double x[1000000],y[1000000],z[1000000]; //两个自变量和一个因变量(z)
//读取数据的函数
void duqu(){
printf("请输入要从“xunlian.txt”中获得的训练数据组数：");
scanf("%d",&num);
FILE *fp; //打开文档
fp=fopen("xunlian.txt","r");
for(i=0;i 
#include
using namespace std;
//一些全局变量
int i;
int num; //数据数
double a,b,c,c11; //系数
double x[10000],y[10000],z[10000]; //两个自变量和一个因变量(z)
//读取数据的函数
void duqu(){
printf("请输入要从“xunlian.txt”中获得的训练数据组数：");
scanf("%d",&num);
FILE *fp; //打开文档
fp=fopen("xunlian.txt","r");
for(i=0;i=wu) { a=a-0.01;m++;}
else wu=ans;
printf("%lf\n",wu);
a=a-0.01;
ans=0;
for(i=0;i=wu) { a=a+0.01;m++;}
else wu=ans;
printf("%lf\n",wu);
b=b+0.01;
ans=0;
for(i=0;i=wu) { b=b-0.01;m++;}
else wu=ans;
printf("%lf\n",wu);
b=b-0.01;
ans=0;
for(i=0;i=wu) { b=b+0.01;m++;}
else wu=ans;
printf("%lf\n",wu);
c=c+0.01;
ans=0;
for(i=0;i=wu) { c=c-0.01;m++;}
else { wu=ans;c11=c;}
printf("%lf\n",wu);
c=c-0.01;
ans=0;
for(i=0;i=wu) { c=c+0.01;m++;}
else { wu=ans;c11=c;}
printf("%lf\n",wu);
if(m==6) break;
}
}
//开始计算
void jisuan(){
printf("\n系数分别为：\n\n%.16lf\n\n%.16lf\n\n",a,b);
printf("%.16f\n\n请输入测试数据：",c11);
double ans,x1,y1;
scanf("%lf %lf",&x1,&y1);
ans=a*x1+b*y1+c11;
printf("\n答案近似为：%.16lf\n\n",ans);
}
int main(){
for(;;){
duqu(); //读取数据
xishu(); //优化系数
jisuan(); //开始计算
}
}
/*
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88" . "88
(| -_- |)
O\ = /O
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| | : ` - `.;`\ _ /`;.`/ - ` : | |
\ \ `-. \_ __\ /__ _/ .-` / /
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`=---='
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佛祖保佑 永无BUG
*/
#include
using namespace std;
//一些全局变量
int i;
int num; //数据数
double a,b,a1,b1; //系数
double x[10000],y[10000],z[10000]; //两个自变量和一个因变量(z)
//读取数据的函数
void duqu(){
printf("请输入要从“xunlian.txt”中获得的训练数据组数：");
scanf("%d",&num);
FILE *fp; //打开文档
fp=fopen("xunlian.txt","r");
for(i=0;i_/___.' >'"".
| | : ` - `.;`\ _ /`;.`/ - ` : | |
\ \ `-. \_ __\ /__ _/ .-` / /
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佛祖保佑 永无BUG
*/
// 梯度下降算法求一元凸函数的最优解(极值点)
// 梯度下降算法 X(n+1) = X(n) - ηf'(X)
// 设一元凸函数 y = ax^2 + bx + c (a > 0)
// 1.构造一元凸函数
float a = 1; // a > 0
float b = 2;
float c = 3;
// 2.设置下降起点和下降率（学习率）
float Xn1, Xn0; // X(n+1) 和 X(n)
Xn0 = 10; // 下降起点
// 下降率yita，该值越小，下降越慢（训练过程越慢），结果越准确，该值越大，下降越快（训练过程越快），结果越不准确，
// 当值超过一定的值时，结果无法收敛，将发散。
float yita = 0.001;
float det = 0.001; // 用于利用极限求导数
float thresh = 0.000001; // 判断收敛的阈值
int times = 0; // 迭代次数
// 3.开始梯度迭代
while (1)
{
// 极限法求导数（不使用解析解，因为大部分情况下无法直接求得解析解）
// f(x+det) - f(x)
// lim = -----------------------
//(det->0) det
//
float Xgap = Xn0 + det;
float Fdiv = (((a * Xgap * Xgap) + (b * Xgap) + c) - ((a * Xn0 * Xn0) + (b * Xn0) + c)) / det; // 在Xn0处的导数
Xn1 = Xn0 - yita * Fdiv;
times++;
// 如果梯度下降趋于稳定（下降幅度基本不变），就认为下降已经收敛，找到最优解。
if (fabs(Xn1 - Xn0) < thresh){
cout << "yita = " << yita << endl;
cout << "Best value: " << Xn1 << endl;
cout << "Iteration times: " << times << endl;
break;
}
Xn0 = Xn1;
}
