使用Python3.6实现机器学习算法(赵志勇),并将训练结果可视化
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def gradientAscent(feature_data, label_data, k, maxCycle, alpha):
''' 梯度下降法训练Softmax模型
:param feature_data: (mat)特征
:param label_data: (mat)标签
:param k: (int)类别的个数
:param maxCycle: (int)最大的迭代次数
:param alpha: (float)学习率
:return: weights(mat)权重
'''
m, n = np.shape(feature_data)
weights = np.mat(np.ones((n, k)))
# print(weights)
i = 0
while i <= maxCycle:
err = np.exp(feature_data * weights)
# print(err, np.shape(err))
if i % 1000 == 0:
print('\t----iter:%d,---cost:%f-----' % (i, cost(err, label_data)))
# 去掉axis所在轴的维度,将这个轴上的数据相加到剩下的维度上
rowsum = -err.sum(axis=1)
# print(rowsum)
# repeat沿着纵轴重复增加k列
rowsum = rowsum.repeat(k, axis=1)
# 求取每个维度上的err值的占比,分别进行更新
err = err / rowsum
for x in range(m):
# 加强分类,例如:实际值是1,那么对应位置的权重就+1,以此增加权重的比例
err[x, label_data[x, 0]] += 1
weights = weights + (alpha / m) * feature_data.T * err
i += 1
return weights
def cost(err, label_data):
'''
计算损失函数
:param err:(mat)exp的值
:param label_data: (mat)标签的值
:return: 损失函数的值
'''
m = np.shape(err)[0]
sum_cost = 0
for i in range(m):
if err[i, label_data[i, 0]] / np.sum(err[i, :]) > 0:
sum_cost -= np.log(err[i, label_data[i, 0]] / np.sum(err[i, :]))
else:
sum_cost -= 0
return sum_cost / m
def load_data(inputfile):
f = open(inputfile, 'r')
feature_data = []
label_data = []
for line in f.readlines():
feature_tmp = []
feature_tmp.append(1)
lines = line.strip().split()
for i in range(len(lines) - 1):
feature_tmp.append(float(lines[i]))
label_data.append(int(lines[-1]))
feature_data.append(feature_tmp)
f.close()
return np.mat(feature_data), np.mat(label_data).T, len(set(label_data))
def save_model(file_name, weights):
f_w = open(file_name, 'w')
m, n = np.shape(weights)
for i in range(m):
w_tmp = []
for j in range(n):
w_tmp.append(str(weights[i, j]))
f_w.write('\t'.join(w_tmp))
f_w.write('\n')
f_w.close()
def draw(weight, file_name):
x0List = []
y0List = []
x1List = []
y1List = []
x2List = []
y2List = []
x3List = []
y3List = []
f = open(file_name, 'r')
for line in f.readlines():
lines = line.strip().split()
if lines[2] == '0':
x0List.append(float(lines[0]))
y0List.append(float(lines[1]))
elif lines[2] == '1':
x1List.append(float(lines[0]))
y1List.append(float(lines[1]))
elif lines[2] == '2':
x2List.append(float(lines[0]))
y2List.append(float(lines[1]))
else:
x3List.append(float(lines[0]))
y3List.append(float(lines[1]))
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(x0List, y0List, s=10, c='red')
ax.scatter(x1List, y1List, s=10, c='green')
ax.scatter(x2List, y2List, s=10, c='blue')
ax.scatter(x3List, y3List, s=10, c='yellow')
plt.show()
if __name__ == '__main__':
# 1.导入训练数据
print('------1. load data-----')
# feature是基础数据,label是特征,k是特征值数量
feature, label, k = load_data('softInput.txt')
# print(feature)
# 2. 训练LR模型
print('-----2. training-----')
w = gradientAscent(feature, label, k, 10000, 0.4)
# 3.保存最终的模型
print('----3.save model----')
save_model('weights', w)
# 4,绘制图像
draw(w, 'softInput.txt')
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