批量梯度下降（待测试）

 1 #include<iostream>
using namespace std;
//批量梯度下降
int main()
{
    double train_data[100][3];
    double learn_rate=0.01,loss=100;
    
    for(int i=0;i<=100;i++)
    {
        cin>>train_data[i][0]>>train_data[i][1]>>train_data[i][2];
        if(train_data[i][0]==-1)
          break;
    }
    int n=i;
    double c[2],h,error1;
    c[0]=0;c[1]=0;
    cout<<n<<endl;
    
    for(int k=0;k<1000&&loss>0.0001;k++)
    {//循环主要是控制迭代停止条件的，循环包括两部分
    //一、对所有的theta更新一次 二、计算更新后的loss是否符合停止条件
        for(int j=0;j<n;j++)
        {//对所有的theta更新
            h=0;
             for(i=0;i<2;i++)
            { 
                h=h+c[i]*train_data[j][i];
            }
            error1=train_data[j][2]-h;
            for(i=0;i<2;i++)
            { 
                c[i]=c[i]+learn_rate*error1*train_data[j][i];
            }
        }
        loss=0;
        for(j=0;j<n;j++)
        {//计算更新后的loss
            h=0;
             for(i=0;i<2;i++)
            { 
                    h=h+c[i]*train_data[j][i];
            }
            error1=train_data[j][2]-h;
         
            loss=loss+error1*error1;
        }
    
    }
    
    cout<<"学习完毕，拟合函数为h(x)="<<c[0]<<"x1+"<<c[1]<<"x2"<<endl;
    
    double x1,x2;
    while(1)
    {
        cout<<"请输入要查询的数据，例如1 2"<<endl;
        cin>>x1>>x2;
        if(x1==-1) break;
        cout<<x1*c[0]+x2*c[1]<<endl;
    }
}

只对小数据进行了测试，还没有测试正式的数据集，mark一下。