pit_man

手写单层神经网络预测波士顿房价

波士顿房价预测

搭建神经网络

搭建神经网络

把数据集拆成训练集、验证集
数据集归一化
建立一个单神经元的“类”，属性有w和b
向前运算的函数（预测房价）
反向传播，训练参数的函数
a.根据实际房价计算平方差
b.根据实际房价计算梯度
c.根据梯度优化参数
d.把每一步的优化结果可视化出来
建立神经网络对象，读取数据，开始计算

以下是全部代码，房价数据

import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt

def loadData():
    datafile="data/housing.data"
    data = np.fromfile(datafile, sep=' ')
    # 影响房价的因素13个，房价数1个，每组样本14个数字
    feature_names = ["地段","装修","面积","公交","地铁","开发商","物业","停车位","小区绿化","采光","商业","是否凶宅","房价","学校"]
    feature_num = len(feature_names)
    # 把一维数列的形状变成矩阵的形式
    data = data.reshape([data.shape[0] // feature_num,feature_num])

    ratio = 0.8
    offset = int(data.shape[0] * ratio)
    training_data = data[:offset]
    # 数据大的大，小的小，很不好使，归一化一下 (让所有特征量都在0~1之间分布)
    maximums, minimums, avgs = training_data.max(axis=0), training_data.min(axis=0),training_data.sum(axis=0)/training_data.shape[0]
    for i in range(feature_num):
        data[:, i] = (data[:, i]-avgs[i])/(maximums[i]- minimums[i])
    
    training_data = data[:offset]
    test_data = data[offset:]
    return training_data, test_data

train_data, test_data = loadData()

# print(train_data[:5])

class cell(object):
    def __init__(self, num_of_weight):
        np.random.seed(0)
        self.w = np.random.randn(num_of_weight, 1)
        self.b = 0.

    def forward(self, x):
        z = np.dot(x, self.w) + self.b
        return z

    def loss(self, z, y):
        cost = np.mean((z-y)**2)
        return cost

    def gradient(self, x, y):
        z = self.forward(x)
        gradient_w = (z-y)*x
        gradient_w = np.mean(gradient_w, axis=0)
        gradient_w = gradient_w[:, np.newaxis]

        gradient_b = (z - y)
        gradient_b = np.mean(gradient_b)
        return gradient_w, gradient_b
    
    def update(self, gradient_w, gradient_b, eta = 0.01):
        self.w = self.w - eta*gradient_w
        self.b = self.b - eta*gradient_b

    def train(self, x, y, iterations=100, eta = 0.01):
        loss = []
        for i in range(iterations):
            z = self.forward(x)
            L = self.loss(z, y)
            gradient_w, gradient_b = self.gradient(x, y)
            self.update(gradient_w, gradient_b, eta)
            loss.append(L)

            if (i+1)/10 == 0:
                print("iter{}, loss{}".format(i, L))
        
        return loss


if __name__ == "__main__":
    train_data, test_data = loadData()
    x = train_data[:, :-1]
    y = train_data[:, -1:]

    network = cell(13)
    num_iteration = 500

    # 启动训练
    losss = network.train(x, y, iterations=num_iteration, eta=0.01)
    print(len(losss))
    # print(losss)
    plot_x = np.arange(num_iteration)
    plot_y = np.array(losss)
    plt.plot(plot_x, plot_y)
    plt.show()

附件数据：

 0.00632  18.00   2.310  0  0.5380  6.5750  65.20  4.0900   1  296.0  15.30 396.90   4.98  24.00
 0.02731   0.00   7.070  0  0.4690  6.4210  78.90  4.9671   2  242.0  17.80 396.90   9.14  21.60
 0.02729   0.00   7.070  0  0.4690  7.1850  61.10  4.9671   2  242.0  17.80 392.83   4.03  34.70
 0.03237   0.00   2.180  0  0.4580  6.9980  45.80  6.0622   3  222.0  18.70 394.63   2.94  33.40
 0.06905   0.00   2.180  0  0.4580  7.1470  54.20  6.0622   3  222.0  18.70 396.90   5.33  36.20
 0.02985   0.00   2.180  0  0.4580  6.4300  58.70  6.0622   3  222.0  18.70 394.12   5.21  28.70
 0.08829  12.50   7.870  0  0.5240  6.0120  66.60  5.5605   5  311.0  15.20 395.60  12.43  22.90
 0.14455  12.50   7.870  0  0.5240  6.1720  96.10  5.9505   5  311.0  15.20 396.90  19.15  27.10
 0.21124  12.50   7.870  0  0.5240  5.6310 100.00  6.0821   5  311.0  15.20 386.63  29.93  16.50
 0.17004  12.50   7.870  0  0.5240  6.0040  85.90  6.5921   5  311.0  15.20 386.71  17.10  18.90
 0.22489  12.50   7.870  0  0.5240  6.3770  94.30  6.3467   5  311.0  15.20 392.52  20.45  15.00
 0.11747  12.50   7.870  0  0.5240  6.0090  82.90  6.2267   5  311.0  15.20 396.90  13.27  18.90
 0.09378  12.50   7.870  0  0.5240  5.8890  39.00  5.4509   5  311.0  15.20 390.50  15.71  21.70
 0.62976   0.00   8.140  0  0.5380  5.9490  61.80  4.7075   4  307.0  21.00 396.90   8.26  20.40
 0.63796   0.00   8.140  0  0.5380  6.0960  84.50  4.4619   4  307.0  21.00 380.02  10.26  18.20
 0.62739   0.00   8.140  0  0.5380  5.8340  56.50  4.4986   4  307.0  21.00 395.62   8.47  19.90
 1.05393   0.00   8.140  0  0.5380  5.9350  29.30  4.4986   4  307.0  21.00 386.85   6.58  23.10
 0.78420   0.00   8.140  0  0.5380  5.9900  81.70  4.2579   4  307.0  21.00 386.75  14.67  17.50
 0.80271   0.00   8.140  0  0.5380  5.4560  36.60  3.7965   4  307.0  21.00 288.99  11.69  20.20
 0.72580   0.00   8.140  0  0.5380  5.7270  69.50  3.7965   4  307.0  21.00 390.95  11.28  18.20
 1.25179   0.00   8.140  0  0.5380  5.5700  98.10  3.7979   4  307.0  21.00 376.57  21.02  13.60
 0.85204   0.00   8.140  0  0.5380  5.9650  89.20  4.0123   4  307.0  21.00 392.53  13.83  19.60
 1.23247   0.00   8.140  0  0.5380  6.1420  91.70  3.9769   4  307.0  21.00 396.90  18.72  15.20
 0.98843   0.00   8.140  0  0.5380  5.8130 100.00  4.0952   4  307.0  21.00 394.54  19.88  14.50
 0.75026   0.00   8.140  0  0.5380  5.9240  94.10  4.3996   4  307.0  21.00 394.33  16.30  15.60
 0.84054   0.00   8.140  0  0.5380  5.5990  85.70  4.4546   4  307.0  21.00 303.42  16.51  13.90
 0.67191   0.00   8.140  0  0.5380  5.8130  90.30  4.6820   4  307.0  21.00 376.88  14.81  16.60
 0.95577   0.00   8.140  0  0.5380  6.0470  88.80  4.4534   4  307.0  21.00 306.38  17.28  14.80
 0.77299   0.00   8.140  0  0.5380  6.4950  94.40  4.4547   4  307.0  21.00 387.94  12.80  18.40
 1.00245   0.00   8.140  0  0.5380  6.6740  87.30  4.2390   4  307.0  21.00 380.23  11.98  21.00
 1.13081   0.00   8.140  0  0.5380  5.7130  94.10  4.2330   4  307.0  21.00 360.17  22.60  12.70
 1.35472   0.00   8.140  0  0.5380  6.0720 100.00  4.1750   4  307.0  21.00 376.73  13.04  14.50
 1.38799   0.00   8.140  0  0.5380  5.9500  82.00  3.9900   4  307.0  21.00 232.60  27.71  13.20
 1.15172   0.00   8.140  0  0.5380  5.7010  95.00  3.7872   4  307.0  21.00 358.77  18.35  13.10
 1.61282   0.00   8.140  0  0.5380  6.0960  96.90  3.7598   4  307.0  21.00 248.31  20.34  13.50
 0.06417   0.00   5.960  0  0.4990  5.9330  68.20  3.3603   5  279.0  19.20 396.90   9.68  18.90
 0.09744   0.00   5.960  0  0.4990  5.8410  61.40  3.3779   5  279.0  19.20 377.56  11.41  20.00
 0.08014   0.00   5.960  0  0.4990  5.8500  41.50  3.9342   5  279.0  19.20 396.90   8.77  21.00
 0.17505   0.00   5.960  0  0.4990  5.9660  30.20  3.8473   5  279.0  19.20 393.43  10.13  24.70
 0.02763  75.00   2.950  0  0.4280  6.5950  21.80  5.4011   3  252.0  18.30 395.63   4.32  30.80
 0.03359  75.00   2.950  0  0.4280  7.0240  15.80  5.4011   3  252.0  18.30 395.62   1.98  34.90
 0.12744   0.00   6.910  0  0.4480  6.7700   2.90  5.7209   3  233.0  17.90 385.41   4.84  26.60
 0.14150   0.00   6.910  0  0.4480  6.1690   6.60  5.7209   3  233.0  17.90 383.37   5.81  25.30
 0.15936   0.00   6.910  0  0.4480  6.2110   6.50  5.7209   3  233.0  17.90 394.46   7.44  24.70
 0.12269   0.00   6.910  0  0.4480  6.0690  40.00  5.7209   3  233.0  17.90 389.39   9.55  21.20
 0.17142   0.00   6.910  0  0.4480  5.6820  33.80  5.1004   3  233.0  17.90 396.90  10.21  19.30
 0.18836   0.00   6.910  0  0.4480  5.7860  33.30  5.1004   3  233.0  17.90 396.90  14.15  20.00
 0.22927   0.00   6.910  0  0.4480  6.0300  85.50  5.6894   3  233.0  17.90 392.74  18.80  16.60
 0.25387   0.00   6.910  0  0.4480  5.3990  95.30  5.8700   3  233.0  17.90 396.90  30.81  14.40
 0.21977   0.00   6.910  0  0.4480  5.6020  62.00  6.0877   3  233.0  17.90 396.90  16.20  19.40
 0.08873  21.00   5.640  0  0.4390  5.9630  45.70  6.8147   4  243.0  16.80 395.56  13.45  19.70
 0.04337  21.00   5.640  0  0.4390  6.1150  63.00  6.8147   4  243.0  16.80 393.97   9.43  20.50
 0.05360  21.00   5.640  0  0.4390  6.5110  21.10  6.8147   4  243.0  16.80 396.90   5.28  25.00
 0.04981  21.00   5.640  0  0.4390  5.9980  21.40  6.8147   4  243.0  16.80 396.90   8.43  23.40
 0.01360  75.00   4.000  0  0.4100  5.8880  47.60  7.3197   3  469.0  21.10 396.90  14.80  18.90
 0.01311  90.00   1.220  0  0.4030  7.2490  21.90  8.6966   5  226.0  17.90 395.93   4.81  35.40
 0.02055  85.00   0.740  0  0.4100  6.3830  35.70  9.1876   2  313.0  17.30 396.90   5.77  24.70
 0.01432 100.00   1.320  0  0.4110  6.8160  40.50  8.3248   5  256.0  15.10 392.90   3.95  31.60
 0.15445  25.00   5.130  0  0.4530  6.1450  29.20  7.8148   8  284.0  19.70 390.68   6.86  23.30
 0.10328  25.00   5.130  0  0.4530  5.9270  47.20  6.9320   8  284.0  19.70 396.90   9.22  19.60
 0.14932  25.00   5.130  0  0.4530  5.7410  66.20  7.2254   8  284.0  19.70 395.11  13.15  18.70
 0.17171  25.00   5.130  0  0.4530  5.9660  93.40  6.8185   8  284.0  19.70 378.08  14.44  16.00
 0.11027  25.00   5.130  0  0.4530  6.4560  67.80  7.2255   8  284.0  19.70 396.90   6.73  22.20
 0.12650  25.00   5.130  0  0.4530  6.7620  43.40  7.9809   8  284.0  19.70 395.58   9.50  25.00
 0.01951  17.50   1.380  0  0.4161  7.1040  59.50  9.2229   3  216.0  18.60 393.24   8.05  33.00
 0.03584  80.00   3.370  0  0.3980  6.2900  17.80  6.6115   4  337.0  16.10 396.90   4.67  23.50
 0.04379  80.00   3.370  0  0.3980  5.7870  31.10  6.6115   4  337.0  16.10 396.90  10.24  19.40
 0.05789  12.50   6.070  0  0.4090  5.8780  21.40  6.4980   4  345.0  18.90 396.21   8.10  22.00
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android activity与viewpager+fragment的生命周期问题肆无忌惮_ viewpager
有一个Activity里面是ViewPager，ViewPager里面放了两个Fragment。第一次进入这个Activity。开启了服务，并在onResume方法中绑定服务后，对Service进行了一定的初始化，其中调用了Fragment中的一个属性。 super.onResume(); bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
base64Encode对图片进行编码 843977358 base64 图片 encoder
/** * 对图片进行base64encoder编码 * * @author mrZhang * @param path * @return */ public static String encodeImage(String path) { BASE64Encoder encoder = null; byte[] b = null; I
Request Header简介 aigo servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是，它要发送一个请求的命令行，一般是GET或POST命令，当发送POST命令时，它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度，除了Content-Length之外，它还可以向服务器发送其它一些Headers，如：
HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象 alleni123 httpclient 爬虫 ssl
public class HttpClientUtils { public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){ SSLContext sslContext=null; try { sslContext=new SSLContextBuilder().l
java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨百合不是茶位运算符位移
取反：在二进制中第一位，1表示符数，0表示正数 byte a = -1; 原码：10000001 反码：11111110 补码：11111111 //异或: 00000000 byte b = -2; 原码：10000010 反码：11111101 补码：11111110 //异或: 00000001
java多线程join的作用与用法 bijian1013 java 多线程
对于JAVA的join，JDK 是这样说的：join public final void join （long millis ）throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
Java发送http请求(get 与post方法请求) bijian1013 java spring
PostRequest.java package com.bijian.study; import java.io.BufferedReader; import java.io.DataOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.net.HttpURL
【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值 bit1129 struts.xml
在第一部份，定义了struts.xml文件，如下所示： <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN" "http://struts.apache.org/dtds/struts
【Kafka十三】Kafka Simple Consumer bit1129 simple
代码中关于Host和Port是割裂开的，这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下，这个例子没法运行。实际情况是需要将host和port绑定到一起， package kafka.examples.lowlevel; import kafka.api.FetchRequest; import kafka.api.FetchRequestBuilder; impo
nodejs学习api ronin47 nodejs api
NodeJS基础什么是NodeJS JS是脚本语言，脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS，浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS，NodeJS就是一个解析器。每一种解析器都是一个运行环境，不但允许JS定义各种数据结构，进行各种计算，还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM，浏览器就提供了docum
java-64.寻找第N个丑数 bylijinnan java
public class UglyNumber { /** * 64.查找第N个丑数具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url] * 题目：我们把只包含因子 2、3和5的数称作丑数（Ugly Number）。例如6、8都是丑数，但14
二维数组（矩阵）对角线输出 bylijinnan 二维数组
/** 二维数组对角线输出两个方向例如对于数组： { 1, 2, 3, 4 }, { 5, 6, 7, 8 }, { 9, 10, 11, 12 }, { 13, 14, 15, 16 }, slash方向输出： 1 5 2 9 6 3 13 10 7 4 14 11 8 15 12 16 backslash输出： 4 3
[JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新) comsci 工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
redis常见使用 cuityang redis 常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器，主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets 引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载) package redistest; import redis.clients.jedis.Jedis; public class Listtest
配置多个redis dalan_123 redis
配置多个redis客户端 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
attrib命令 dcj3sjt126com attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统. 只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护. 存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
Yii使用公共函数 dcj3sjt126com yii
在网站项目中，没必要把公用的函数写成一个工具类，有时候面向过程其实更方便。在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用，成为公用的函数集合。 function.php如下： <?php /** * This is the shortcut to D
linux 系统资源的查看（free、uname、uptime、netstat） eksliang netstat linux uname linux uptime linux free
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JAVA的位操作符 greemranqq 位运算 JAVA位移 <<>>>
最近几种进制，加上各种位操作符，发现都比较模糊，不能完全掌握，这里就再熟悉熟悉。 1.按位操作符：按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位，会对两个参数执行布尔代数运算，获得结果。与（&）运算： 1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
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Web前段学习网站菜鸟学习：http://www.w3cschool.cc/ JQuery中文网：http://www.jquerycn.cn/ 内存溢出：http://outofmemory.cn/#csdn.blog http://www.icoolxue.com/ http://www.jikexue
强强联合：FluxBB 作者加盟 Flarum justjavac r
原文：FluxBB Joins Forces With Flarum作者：Toby Zerner译文：强强联合：FluxBB 作者加盟 Flarum译者：justjavac FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件，它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写，并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的，
java统计在线人数（session存储信息的） macroli java Web
这篇日志是我写的第三次了前两次都发布失败！郁闷极了！由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下，呵呵，就到备忘录了！我对于登录信息时使用session存储的，所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。 1、实现接口类，在web.xml文件中配置监听类，从而可以使该类完成其工作。 public class Ses
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关键字：SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。 SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource)，这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0，简单介绍SparkSQL自定义外部数据源，访
Spring Boot 1.3.0.M1发布 wiselyman spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布，现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下： 1.提供一个新的sprin