3 つの [1, m] numpy 行列の等高線図を作成しようとしてハングアップしています。プロットしようとすると：
plt.contour(reg.theta[0,:], reg.theta[1,:], reg.J[0,:])
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
という事実と関係があると思います。
In[167]: shape(reg.theta[0,:])
Out[167]: (1, 15000)
そして輪郭は次の線に沿って何かを望んでいます(15000,)
私は matlab で使用する方法と同様のメッシュグリッドを作成しようとしました
X , Y = meshgrid(reg.theta[0,:], reg.theta[1,:]
ValueError: total size of new array must be unchanged[1,:])
とはいえ、これをどう解釈していいのかわからない。
スタックオーバーフローにアドバイスしてください！
これがPython 2.7でテストされた私の完全なコードです
from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt
class LinearRegression:
def __init__(self, data):
self.data_loc = data
self.max_it = 15000
self.theta = matrix(ones((2, self.max_it)))
self.alpha = .01
self.J = matrix(zeros((1, self.max_it)))
def importData(self):
Data = loadtxt(self.data_loc, delimiter = ',')
rawData = matrix(Data)
x = rawData[:,0]
y = rawData[:,1]
[m,n] = shape(x)
x_0 = matrix(ones((m,1)))
x = concatenate((x_0, x), axis = 1)
return x, y, m, n
def center(self, x):
x = x / mean(x)
return x
def scale(self, x):
x = x/ std(x)
return x
def funct(self, m, b):
return lambda x: m*x + b
def cost(self, x, y, m, mx, b):
f = self.funct(mx, b)
err = power( (f(x) - y), 2).sum()
err = err / (2*len(x))
return err
def gradientDesc(self, x, y, m):
for i in range(0, self.max_it -1):
error = (1.0/m) * transpose(x) * ((x * self.theta[:,i]) - y )
delta = self.theta[:,i] - self.alpha*error
self.J[0,i] = (self.cost( x, y, m, self.theta[1,i], self.theta[0,i]))
self.theta[:, i+1] = delta
print('Calculation Complete')
return self.theta, error
reg = LinearRegression('/users/michael/documents/machine_learning/ex1/ex1data1.txt')
x, y, m ,n = reg.importData()
theta, error = reg.gradientDesc(x,y,m)
print (reg.theta[:,reg.max_it -1])
XX = linspace(0,m,m)
J = reg.theta[0,reg.max_it-1] + reg.theta[1, reg.max_it-1] * XX
plt.plot(XX, J)
plt.scatter(x[:,1],y)`