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Python之SGDRegressor

时间:2018-07-08 18:31:55      阅读:751      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]
实现:

# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
from sklearn.linear_model import SGDRegressor

__author__ = ‘zhen‘

X = 2 * np.random.rand(100, 1)
y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)

# 梯度下降回归
sgd_reg = SGDRegressor(max_iter=100) # 最大迭代次数
sgd_reg.fit(X, y.ravel())
print("="*50)
print(sgd_reg.predict(1.5)) # 预测
print("W0=", sgd_reg.intercept_)
print("W1=", sgd_reg.coef_)
print("="*50)
结果:
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Python之SGDRegressor

原文:https://www.cnblogs.com/yszd/p/9280700.html

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