机器学习 PPT

article/2025/8/9 14:50:50

    软件技术中心的例会终于也轮到我了,为了给小伙伴们讲一点干货,于是开始了为期一周的学习,从百度知乎博客到请教学长(JY大佬)甚至查阅相关书籍资料,终于有所收获,并对其产生了浓厚兴趣,希望以后能够在这方面有更大的进步。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

#include<bits/stdc++.h> 
using namespace std;
double cx[1000000],cy[1000000],cz[1000000];	//存储测试数据的数组 
int main(){int sum;double a1,b1,c1,vol,max; printf("请输入生成数据的数量:");cin>>sum;printf("请输入数据上限:");cin>>max;printf("\n请输入计算公式的两个系数和一个常数\n\n");printf("a=");cin>>a1;printf("\nb=");cin>>b1;printf("\nc=");cin>>c1;printf("\n\n请输入生成数据的误差百分比:");cin>>vol;srand(time(NULL)); for(int k=0;k<sum;k++){cx[k]=(double)rand()/RAND_MAX*max;cy[k]=(double)rand()/RAND_MAX*max;cz[k]=(a1*cx[k]+b1*cy[k]+c1)*((((double)rand()/RAND_MAX*2-1)*vol)+1);}FILE *fp1;fp1=fopen("xunlian.txt","w");for(int k=0;k<sum;k++)fprintf(fp1,"%lf %lf %lf ",cx[k],cy[k],cz[k]);fclose(fp1);cout<<"成功!";
}

 

 

 

 

#include<bits/stdc++.h> 
using namespace std;//一些全局变量  
double xx=0,yy=0,zz=0;	//平均数
int i;
int num;	//数据数 
double a,b,c;	//系数
double x[1000000],y[1000000],z[1000000];	//两个自变量和一个因变量(z)//读取数据的函数 
void duqu(){printf("请输入要从“xunlian.txt”中获得的训练数据组数:"); scanf("%d",&num);FILE *fp;	//打开文档fp=fopen("xunlian.txt","r"); for(i=0;i<num;i++){fscanf(fp,"%lf",&x[i]);fscanf(fp,"%lf",&y[i]);fscanf(fp,"%lf",&z[i]);}fclose(fp);	//关闭文档
}//求平均数的函数 
void jun(){for(i=0;i<num;i++){xx+=x[i];yy+=y[i];zz+=z[i];}xx/=num;yy/=num;zz/=num;
}//对积的求和函数 
double two(double *q,double *qq){double qa=0;for(i=0;i<num;i++) qa+=q[i]*qq[i];return qa;
}//最小二乘法求方程系数的函数(核心)
void xishu(){b=(two(x,z)*two(y,y)-two(y,z)*two(x,y))/(two(x,x)*two(y,y)-two(x,y)*two(x,y));c=(two(y,z)*two(x,x)-two(x,z)*two(x,y))/(two(x,x)*two(y,y)-two(x,y)*two(x,y));a=zz-b*xx-c*yy;
}//开始计算 
void jisuan(){printf("\n系数分别为:\n\n%.16lf\n\n%.16lf\n\n",c,b);printf("%.16f\n\n请输入测试数据:",a);double ans,x1,y1;scanf("%lf %lf",&x1,&y1);ans=c*x1+b*y1+a;printf("\n答案近似为:%.16lf\n\n",ans);
} int main(){for(;;){duqu();	//读取数据 jun();	//求平均数 xishu();	 //求系数 jisuan();	//开始计算}
}

 

 

 

 

 

 

 

 

#include<bits/stdc++.h> 
using namespace std;
//一些全局变量  
int i;
int num;	//数据数 
double a,b,c,c11;	//系数
double x[10000],y[10000],z[10000];	//两个自变量和一个因变量(z)//读取数据的函数 
void duqu(){printf("请输入要从“xunlian.txt”中获得的训练数据组数:"); scanf("%d",&num);FILE *fp;	//打开文档fp=fopen("xunlian.txt","r"); for(i=0;i<num;i++){fscanf(fp,"%lf",&x[i]);fscanf(fp,"%lf",&y[i]);fscanf(fp,"%lf",&z[i]);}fclose(fp);	//关闭文档
}//不断优化的方法求方程系数的函数(核心)
void xishu(){srand(time(NULL)); double wu,ans,nn=0;for(i=0;i<num;i++)wu=wu+z[i]*z[i];cout<<"初始误差:"<<wu<<endl;int m;for(;;){m=0;a=a+0.01;ans=0;for(i=0;i<num;i++)ans=ans+(z[i]-a*x[i]-b*y[i]-c)*(z[i]-a*x[i]-b*y[i]-c);if(ans>=wu) { a=a-0.01;m++;}else wu=ans;printf("%lf\n",wu); a=a-0.01;ans=0;for(i=0;i<num;i++)ans=ans+(z[i]-a*x[i]-b*y[i]-c)*(z[i]-a*x[i]-b*y[i]-c); if(ans>=wu) { a=a+0.01;m++;}else wu=ans;printf("%lf\n",wu); b=b+0.01;ans=0;for(i=0;i<num;i++)ans=ans+(z[i]-a*x[i]-b*y[i]-c)*(z[i]-a*x[i]-b*y[i]-c); if(ans>=wu) { b=b-0.01;m++;}else wu=ans;printf("%lf\n",wu); b=b-0.01;ans=0;for(i=0;i<num;i++)ans=ans+(z[i]-a*x[i]-b*y[i]-c)*(z[i]-a*x[i]-b*y[i]-c); if(ans>=wu) { b=b+0.01;m++;}else wu=ans;printf("%lf\n",wu); c=c+0.01;ans=0;for(i=0;i<num;i++)ans=ans+(z[i]-a*x[i]-b*y[i]-c)*(z[i]-a*x[i]-b*y[i]-c);if(ans>=wu) { c=c-0.01;m++;}else { wu=ans;c11=c;}printf("%lf\n",wu); c=c-0.01;ans=0;for(i=0;i<num;i++)ans=ans+(z[i]-a*x[i]-b*y[i]-c)*(z[i]-a*x[i]-b*y[i]-c); if(ans>=wu) { c=c+0.01;m++;}else { wu=ans;c11=c;}printf("%lf\n",wu); if(m==6) break;}
}//开始计算 
void jisuan(){printf("\n系数分别为:\n\n%.16lf\n\n%.16lf\n\n",a,b);printf("%.16f\n\n请输入测试数据:",c11);double ans,x1,y1;scanf("%lf %lf",&x1,&y1);ans=a*x1+b*y1+c11;printf("\n答案近似为:%.16lf\n\n",ans);
} int main(){for(;;){duqu();	//读取数据xishu();	 //优化系数jisuan();	//开始计算}
}/*_ooOoo_o8888888o88" . "88(| -_- |)O\  =  /O____/`---'\____.'  \\|     |//  `./  \\|||  :  |||//  \/  _||||| -:- |||||-  \|   | \\\  -  /// |   || \_|  ''\---/''  |   |\  .-\__  `-`  ___/-. /___`. .'  /--.--\  `. . __."" '<  `.___\_<|>_/___.'  >'"".| | :  ` - `.;`\ _ /`;.`/ - ` : | |\  \ `-.   \_ __\ /__ _/   .-` /  /
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^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^佛祖保佑       永无BUG
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#include<bits/stdc++.h> 
using namespace std;//一些全局变量  
int i;
int num;	//数据数 
double a,b,a1,b1;	//系数
double x[10000],y[10000],z[10000];	//两个自变量和一个因变量(z)//读取数据的函数 
void duqu(){printf("请输入要从“xunlian.txt”中获得的训练数据组数:"); scanf("%d",&num);FILE *fp;	//打开文档fp=fopen("xunlian.txt","r"); for(i=0;i<num;i++){fscanf(fp,"%lf",&x[i]);fscanf(fp,"%lf",&y[i]);fscanf(fp,"%lf",&z[i]);}fclose(fp);	//关闭文档
}//不断优化的方法求方程系数的函数(核心)
void xishu(){double wu,ans,wu0;for(i=0;i<num;i++)wu=wu+z[i]*z[i];wu0=wu;cout<<"初始误差:"<<wu<<endl;for(a=0;a<5;a=a+0.001){for(b=0;b<5;b=b+0.001){ans=0;for(i=0;i<num;i++)ans=ans+(z[i]-a*x[i]-b*y[i])*(z[i]-a*x[i]-b*y[i]);if(ans<wu){wu=ans;a1=a;b1=b;printf("%.3lf	%.3lf\n",a,b);}}}
}//开始计算 
void jisuan(){printf("\n系数分别为:\n\n%.3lf\n\n%.3lf\n\n",a1,b1);printf("请输入测试数据:");double ans,x1,y1;scanf("%lf %lf",&x1,&y1);ans=a1*x1+b1*y1;printf("\n答案近似为:%.16lf\n\n",ans);
} int main(){for(;;){duqu();	//读取数据xishu();	 //优化系数jisuan();	//开始计算}
}/*_ooOoo_o8888888o88" . "88(| -_- |)O\  =  /O____/`---'\____.'  \\|     |//  `./  \\|||  :  |||//  \/  _||||| -:- |||||-  \|   | \\\  -  /// |   || \_|  ''\---/''  |   |\  .-\__  `-`  ___/-. /___`. .'  /--.--\  `. . __."" '<  `.___\_<|>_/___.'  >'"".| | :  ` - `.;`\ _ /`;.`/ - ` : | |\  \ `-.   \_ __\ /__ _/   .-` /  /
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// 梯度下降算法求一元凸函数的最优解(极值点)  
// 梯度下降算法 X(n+1) = X(n) - ηf'(X)  
// 设一元凸函数 y = ax^2 + bx + c (a > 0)  // 1.构造一元凸函数  
float a = 1;        // a > 0  
float b = 2;  
float c = 3;  // 2.设置下降起点和下降率(学习率)  
float Xn1, Xn0;     // X(n+1) 和 X(n)  
Xn0 = 10;           // 下降起点  
// 下降率yita,该值越小,下降越慢(训练过程越慢),结果越准确,该值越大,下降越快(训练过程越快),结果越不准确,  
// 当值超过一定的值时,结果无法收敛,将发散。  
float yita = 0.001;   float det = 0.001;  // 用于利用极限求导数  
float thresh = 0.000001; // 判断收敛的阈值  
int times = 0;      // 迭代次数  // 3.开始梯度迭代  
while (1)  
{  // 极限法求导数(不使用解析解,因为大部分情况下无法直接求得解析解)  //                  f(x+det) - f(x)  // lim      =   -----------------------  //(det->0)                det  //        float Xgap = Xn0 + det;  float Fdiv = (((a * Xgap * Xgap) + (b * Xgap) + c) - ((a * Xn0 * Xn0) + (b * Xn0) + c)) / det;  // 在Xn0处的导数  Xn1 = Xn0 - yita * Fdiv;  times++;  // 如果梯度下降趋于稳定(下降幅度基本不变),就认为下降已经收敛,找到最优解。  if (fabs(Xn1 - Xn0) < thresh){  cout << "yita = "             << yita   << endl;  cout << "Best value: "        << Xn1        << endl;  cout << "Iteration times: " << times    << endl;  break;  }  Xn0 = Xn1;  
}  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


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