【pythonでニューラルネットワーク#1】単回帰分析
記事の目的
pythonで単回帰分析を実装していきます。ここにある全てのコードは、コピペで再現することが可能です。
目次
1 単回帰分析の概要
2 ライブラリとデータの作成
# In[1] import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1) # In[2] x_train = np.random.normal(5, 1, 10) t_train = 3*x_train + 2 + np.random.randn(10) # In[3] plt.scatter(x_train, t_train)
3 モデル
# In[4] def model(x, w, b): y = w*x + b return y # In[5] w = np.cov(x_train, t_train)[0,1] / np.var(x_train) b = np.mean(t_train) - w * np.mean(x_train)
4 結果の可視化
# In[6] x = np.arange(2, 8) y = model(x, w, b) plt.plot(x, y) plt.scatter(x_train, t_train)