使用线性回归模型实现梯度下降算法

线性回归模型梯度下降算法

基于工作经验预测薪资

介绍

本文介绍如何在不到5分钟内使用梯度下降算法构建一个简单的线性回归模型。目标是根据自变量（X）预测一个因变量（y）。

我们想要根据工作经验预测薪资。为此，我们将解释一些概念（梯度下降、线性模型）并编写4个函数：

• 预测函数：根据工作经验预测薪资。（我们通过梯度下降找到了最佳系数B0和B1。）
• 成本函数：它用于可视化每次迭代的成本误差。它使用均方误差（预测值与实际值之间的差异）。
• 梯度下降：找到最佳系数B0和B1。
• 绘制图表：使用matplotlib显示模型预测值和实际值的散点图。

然后，我们将使用学习率训练我们的模型。最后，我们找到最佳系数并预测模型从未见过的新值。

理解概念

线性模型

在线性模型中，回归模型是一种寻找自变量（X）和因变量之间关系的模型。

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在本文中，我们将深入研究简单线性回归（只有一个自变量）。简单线性回归的公式为：

y = B0 + B1x

y是我们想要预测的变量x是自变量（输入变量）B0是当x=0时表示y的项B1是与x相关的系数（权重）。

构建简单线性回归模型时，目标是找到参数B0和B1的最佳值。为了找到最佳参数，我们使用梯度下降算法。

假设你的模型找到最佳参数是B0 = 10和B1 = 12。如果你想要预测y…