python - 线性回归\梯度下降python实现

Question

出于学习目的，我正在尝试使用梯度下降法从头开始实现线性回归。我的代码的一部分真的很烦我。出于某种原因，变量 x 在我运行一行代码后被更改，我不确定为什么。

变量如下。 x 和 y 是 numpy 数组，我在这个例子中给了它们随机数。

x = np.array([1, 2, 3, 4, ...., n])
y = np.array([1, 2, 3, , ...., n])
theta = [0, 0]
alpha = .01
m = len(x)

代码是:

theta[0] = theta[0] - alpha*1/m*sum([((theta[0]+theta[1]*x) - y)**2 for (x,y) in zip(x,y)])

一旦我运行上面的代码，x 就不再是一个列表。它仅成为变量 n 或列表中的最后一个元素。

Answer 1

发生的事情是 python 正在计算列表 zip(x,y)，然后 for 循环的每次迭代都会用 (x,y) 覆盖zip(x,y) 的对应元素。当您的 for 循环终止时，(x,y) 包含 zip(x,y)[-1]。

尝试

theta[0] = theta[0] - alpha*1/m*sum([((theta[0]+theta[1]*xi) - yi)**2 for (xi,yi) in zip(x,y)])