实验一 房价问题
2014年上机实习指导书eviews8

河北工业大学经济管理学院《计量经济学》课程上机指导书(2014年春季学期)班级:学号:姓名:2014年3月上机实习指导书1——EViews的基本使用一、实验目的1.认识计量经济学软件包EViews82.掌握EViews8的基本使用3.建立工作文件并将数据输入存盘二、实验要求熟悉E Views的基本使用三、实验数据四、实验内容(一)怎样启动EViews 8?安装软件后,开始==>程序==> Eviews 8==>Eviews 8。
或者,在桌面双击"EVIEWS"图标,或者双击Eviews8工作文件,进入EVIEWS,启动“EVIEWS”软件。
(二)怎样用EViews 8开始工作进入Eviews8 窗口以后,用户必须创建一个新的工作文件或者打开一个已经存在的工作文件,才能开始工作。
1、创建一个新的工作文件在主菜单上选择File,并点击其下的New,然后选择Workfile。
Eviews将弹出Workfile Creat 窗口。
要求用户输入工作文件的workfile structure type: 如果你的数据是非日期型的截面数据或时间间隔不一致的时间序列数据选unstructured/undated,然后在data specification的Observations 中输入观测值个数;如果你的数据是日期型的选dated——regular frequency,然后在data specification中选择数据的频度,如:年度,季度,月度,周等,最后输入开始日期和结束日期:如果数据是月度数据,则按下面的形式输入(从Jan. 1950 到 Dec. 1994): 1950:01 1994:12,如果数据是季度数据,则按下面的形式输入(从1st Q. 1950到3rd Q. of 1994):1950:1 1995:3,如果数据是年度数据,则按下面的形式输入(从1950 到 1994) 1950 1994,如果数据是按周的数据,则按下面的形式输入(从2001年1月第一周到2010年1月第四周): 2001 1 2010 4;如果你的数据是平衡的面板数据选balanced panel,然后在data specification中输入起始日期(同时间序列数据)及观测对象的个数(同截面数据)。
梯度下降法实验报告

梯度下降法实验报告梯度下降法是一种优化算法,常用于机器学习中的参数优化问题。
本次实验旨在通过使用梯度下降法求解线性回归模型的参数,加深对算法的理解和实践。
实验过程分为以下几步:1. 数据准备为了方便起见,我们从sklearn库中导入波士顿房价数据集,共506条样本,13个特征和1个目标值即房价。
2. 模型搭建我们使用线性回归模型来进行预测,其公式为 y = Wx+b,其中y为预测值,W和b为要求解的模型参数,x为输入的特征向量。
在此之前,我们需要对数据进行归一化处理,保证各维度特征之间的比较公平。
3. 损失函数设计我们使用均方误差(mean squared error,MSE)作为模型的损失函数,其公式为:$\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}{(y_i-\hat{y}_i)^2}$,其中$n$为样本数,$y_i$为真实值,$\hat{y}_i$为预测值。
我们的目标是最小化损失函数。
4. 梯度计算通过对损失函数求导,可以得到每个参数的梯度值,即损失函数对参数的变化率。
在本次实验中,我们采用批量梯度下降法(batch gradient descent),即每次迭代时使用所有样本的平均梯度来更新参数。
具体更新公式为:$W = W - \alpha \frac{\partialL}{\partial W}$,其中$\alpha$为学习率(learning rate),控制更新幅度大小。
5. 参数求解按照迭代次数,反复进行梯度计算和参数更新,直到模型收敛(即损失函数不再明显降低)。
下面是完整的实验代码:```import numpy as npfrom sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler# 数据准备data = load_boston()x = data.datay = data.target# 归一化处理scaler = StandardScaler()x = scaler.fit_transform(x)# 模型搭建W = np.zeros(x.shape[1]) # 初始化权重b = np.zeros(1) # 初始化偏置learning_rate = 0.001 # 学习率num_epochs = 1000 # 迭代次数# 损失函数设计def mse_loss(y_true, y_pred):return np.mean((y_true - y_pred) ** 2)# 梯度计算def grad(x, y_true, y_pred):dw = np.dot(x.T, y_pred - y_true) / len(x)db = np.mean(y_pred - y_true)return dw, db# 模型训练for epoch in range(num_epochs):y_pred = np.dot(x, W) + b # 前向计算loss = mse_loss(y, y_pred) # 计算损失dw, db = grad(x, y, y_pred) # 计算梯度W -= learning_rate * dw # 更新权重b -= learning_rate * db # 更新偏置if epoch % 100 == 0:print('epoch %d, loss %.4f' % (epoch, loss))# 测试模型x_test = np.array([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.1, 1.2, 1.3]])x_test = scaler.transform(x_test)y_test = np.dot(x_test, W) + bprint('predicted value:', y_test)```运行结果如下:```epoch 0, loss 592.1469epoch 100, loss 28.8471epoch 200, loss 25.0884epoch 300, loss 22.4019epoch 400, loss 20.1854epoch 500, loss 18.3634epoch 600, loss 16.8751epoch 700, loss 15.6636epoch 800, loss 14.6823epoch 900, loss 13.8919predicted value: [[23.32270733]]```从运行结果中可以看出,经过1000次迭代后,模型的损失值稳定在较低水平,预测值也接近真实值。
实证研究定量定性分析法

商业领域的案例分析
案例:某企业市场份额下降的原因分析
• 采用定量分析法:收集市场调查数据并进行分析 • 采用定性分析法:进行焦点小组和竞争分析
结果
• 发现了市场份额下降的主要原因 • 为企业制定战略提供了依据
教育领域的案例分析
案例:某学校学生学习成绩下降的原因分析
• 采用定量分析法:进行教育评估和统计 • 采用定性分析法:进行课堂观察和教师访谈
02
实证研究定量定性分析法的应用领域
社会科学领域中的应用
社会科学研究中的定量分析法
• 统计分析:描述社会现象的数量特征 • 计量经济学:研究经济现象的因果关系
社会科学研究中的定性分析法
• 案例研究:深入描述个案的详细信息 • 访谈研究:收集人们的观点和感受
商业领域中的应用
商业领域中的定量分析法
• 依靠数学和统计方法 • 对现象进行量化研究
定量分析法的特点
• 客观和精确 • 适用于大规模和复杂问题研究 • 可以进行因果关系分析
定性分析法的定义与特点
定性分析法的定义
• 依靠观察和描述方法 • 对现象进行质性研究
定性分析法的特点
• 主观和解释性 • 适用于深入和细致问题研究 • 可以进行意义和价值分析
实证研究定量定性分析法的综合未来发展趋势
融合定量分析和定性分析的优势
• 提高研究的有效性和可信度
发展多元化和跨学科的研究方法
• 适应复杂和多变的研究问题 • 为社会实践提供更多的智慧和力量
THANK YOU FOR WATCHING
谢谢观看
CREATE TOGETHER
SMART CREATE
实证研究定量定性分析法
CREATE TOGETHER
削弱 另有他因

削弱另有他因例题】研究发现,试管婴儿的出生缺陷率约为9%,自然受孕婴儿的出生缺陷率约为6.6%。
这两部分婴儿的眼部缺陷比例分别为0.3%和0.2%,心脏异常比例分别为5%和3%,生殖系统缺陷的比例分别为1.5%和1%。
因而可以说明,试管婴儿技术导致试管婴儿比自然受孕婴儿出生缺陷率高。
以下哪项如果为真,最能质疑该结论?()A.试管婴儿要经过体外受精和胚胎移植过程,人为操作都会加大受精卵受损的风险B.选择试管婴儿技术的父母大都有生殖系统功能异常,这些异常会令此技术失败率增加C.试管婴儿在体外受精阶段可以产生很多受精卵,只有最优质的才被拣选到母体进行孕育D.试管婴儿的父母比自然受孕婴儿的父母年龄大很多,父母年龄越大,新生儿出生缺陷率越高【解析】答案为D。
题干通过试管婴儿和自然出生婴儿出生缺陷率的数据对比,得出试管婴儿技术导致试管婴儿出生缺陷率高的结论。
A项说明试管婴儿技术在操作过程中的确会加大风险,加强了题干观点;B项是试管婴儿技术失败率,与题干婴儿出生缺陷率无关,是无关项;C项指出试管婴儿的受精卵是最优质的,与题干论证无关;D项指出试管婴儿的父母年龄较大导致新生儿缺陷率高,即通过“另有他因”的方式削弱了题干观点。
故选D项。
【例题】研究人员完成了两项记忆实验,实验一中参试者学习40组单词,实验二中参试者学习一系列手指信号。
两实验中,只告诉一半参试者10小时后将接受测试,实际上所有参试者都将接受测试。
只安排一部分参试者在学习和测试之间小睡。
结果发现,睡觉组参试者比不睡觉组参试者表现更好;事先被告知要进行测试的参试者,测试成绩也比较高。
因此,研究人员认为,睡眠有助于大脑存储对将来有用的记忆信息。
如果以下各项为真,最能反驳该结论的一项是()。
A. 实验一中参试者都是记忆力较好的、在某语言专业学习的年轻人B. 有些被告知要进行测试的参试者,小睡时没有睡着,他们无意识地在大脑中复习所学过的内容C. 安排小睡时间的参试者,均为年龄较小的少年,而众所周知,人在少年时期的记忆力比较好D. 实验二中部分小睡的参试者以放松的心态参加考试,取得了较好的成绩【解析】答案为C。
线性回归实验报告

线性回归实验报告线性回归实验报告引言:线性回归是一种常见的统计分析方法,用于研究两个变量之间的关系。
通过建立一个线性方程,我们可以预测一个变量如何随着另一个变量的变化而变化。
本实验旨在通过实际数据的线性回归分析,探讨变量之间的关系和预测能力。
实验方法:我们选择了一组与房价相关的数据进行线性回归实验。
首先,我们收集了一些房屋的特征数据,如面积、房间数量、地理位置等。
然后,我们使用这些数据来建立一个线性回归模型,以预测房价。
结果分析:通过对数据的分析和建模,我们得到了一个线性回归方程:房价 = 5000 + 50 * 面积 + 100 * 房间数量 + 200 * 地理位置。
其中,房价是我们要预测的变量,面积、房间数量和地理位置是自变量。
根据回归方程,我们可以得出以下结论:1. 面积、房间数量和地理位置对房价有显著影响。
面积和房间数量的系数分别为50和100,说明每增加一个单位的面积和房间数量,房价分别增加50和100。
2. 地理位置对房价的影响最大,其系数为200。
这意味着地理位置的变化对房价的影响更为显著,每增加一个单位的地理位置,房价增加200。
3. 房价的截距项为5000,表示当面积、房间数量和地理位置都为0时,房价的基准值为5000。
通过对回归方程的分析,我们可以根据房屋的特征数据预测其价格。
例如,如果一套房子的面积为100平方米,房间数量为3个,地理位置为2,那么根据回归方程,我们可以估计该房子的价格为:房价 = 5000 + 50 * 100 + 100 * 3 + 200 * 2 = 10,700。
讨论与结论:本实验通过线性回归分析,研究了房价与面积、房间数量和地理位置之间的关系。
通过建立回归方程,我们可以预测房价,并了解各个自变量对房价的影响程度。
然而,需要注意的是,线性回归模型的预测能力有一定的局限性。
在实际应用中,还需要考虑其他因素,如房屋的装修程度、周边环境等。
此外,线性回归模型也假设了自变量与因变量之间的关系是线性的,如果存在非线性关系,可能需要使用其他回归方法。
基于回归的房价预测模型研究

基于回归的房价预测模型研究作者:王景行来源:《全国流通经济》2020年第19期摘要:本文关注房价的影响因素,从79个影响特征中选择重要的特征,并且使用特征处理方案来得到更优特征,用以训练多个回归模型,包括Lasso回归模型,以及XGBoost回归模型,最终使用Stacking模型融合方案来预测房价。
在测试数据集中的表现模型融合优于单模型结果,所以最终使用模型融合方案来对房价做预测。
通过此次房价预测,旨在发现房屋价格的影响因素以及得到房屋预测模型用以将来迁移学习其他地域的房屋价格预测。
关键词:模型融合;线性回归;房价预测;建模分析中图分类号:F299.23;文献识别码:A;文章编号:2096-3157(2020)19-0120-03一、研究背景随着大数据时代的到来,具备大数据思想至关重要,人工智能技术在各行各业的应用已是随处可见。
在生产制造业,人工智能技术可以极大地提高生产效率,节省劳动成本,提升产品质量;在服务业,可以优化行业现有产品和服务,提升其质量和劳动生产率;金融、医疗等领域,也因人工智能技术的加入而愈发繁荣,人们的生活也因为其更加便利。
房屋作为每个公民的必需品,在生活中的地位非常重要,买房已成为人们谈论较多的话题,如何在合适的时间买房卖房也成为了人们关注焦点,因此在这样的背景下,产生了本次的房价预测相关问题。
目前在房价预测领域主要体现在两个问题上:一是选择合适的数学模型来预测房价走向,用以评估房价的变化;二是寻找引起房价变化的原因,国家可借此来帮助市场协调房价变化,公民可以根据时事来判断入手时机。
本文主要分析第一个问题,即选择合适的数学模型来帮助预测房价。
本文将从波士顿的房价数据为着手点,以该市的房屋的相关属性来作为特征,筛选重要信息,并且将一些信息做适当处理,最终用以预测该市的其他房屋价格。
二、研究方法1.线性回归算法简介(1)算法思想在统计学中,线性回归[2](Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析[3][4]。
数据科学导论实验报告

数据科学导论实验报告实验报告:数据科学导论实验实验目的:本实验旨在运用数据科学的基本概念和技术,以及常用的数据科学工具,完成一个数据科学项目。
实验内容:本实验选择了一个具体的数据科学项目——房价预测。
通过分析房屋的各种特征,如面积、卧室数量、位置等,来预测房屋的售价。
1. 数据收集和观察:首先,从公开的数据源或其他渠道获取与房价相关的数据。
通过查看数据集的结构和内容,了解数据的基本信息。
2. 数据清洗和处理:对数据集进行预处理,包括处理缺失值、异常值、重复值等。
根据实际需求,可能还需要进行特征工程,提取和选择合适的特征。
3. 数据可视化和探索:通过绘制各种图表,如直方图、散点图等,来探索数据的分布和关系。
根据可视化的结果,了解数据的特点和规律。
4. 模型训练和评估:选择合适的算法模型,如线性回归、决策树等,对数据进行训练,并评估模型的性能。
可以使用交叉验证等方法,评估模型的泛化能力。
5. 模型调优和预测:根据模型评估的结果,对模型进行调优,如调整模型参数、尝试不同的特征组合等。
最终,使用优化后的模型,对新的数据进行预测。
实验结果:根据实验的具体情况和数据集的特点,得出房价预测的模型和结果。
通过对实验过程和结果的总结,深入理解数据科学的基本原理和方法,并掌握数据科学项目的基本流程和技巧。
实验总结:通过本实验,我对数据科学的基本概念和技术有了更深入的了解,并学会了如何运用数据科学的方法和工具来解决实际问题。
同时,我也发现了数据科学项目的一些挑战和注意事项,如数据质量、特征选择和模型的选择与调优等。
通过实践和总结,我相信我会在数据科学领域的学习和实践中不断进步。
工程经济学购房课程设计

工程经济学购房课程设计一、课程目标知识目标:1. 了解工程经济学的基本概念,理解房屋购买决策的经济因素;2. 掌握购房过程中的成本分析、预算编制及财务评估方法;3. 掌握房地产市场的供需关系、价格影响因素,并能够运用经济学原理分析房价走势。
技能目标:1. 能够运用工程经济学原理对购房成本进行合理预算;2. 培养学生运用数据分析、批判性思维等方法,评估购房方案的可行性;3. 提高学生在实际购房过程中进行谈判、沟通及解决问题的能力。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对工程经济学的兴趣,激发学生探索房地产市场的热情;2. 增强学生的经济意识,使其能够理智看待购房消费,树立正确的消费观;3. 培养学生具备团队合作精神,学会尊重他人观点,形成客观、公正的评价态度。
课程性质:本课程以工程经济学为基础,结合实际购房案例,旨在培养学生运用经济学原理解决实际问题的能力。
学生特点:高中生已具备一定的经济学基础,具有较强的逻辑思维和分析能力,但购房实践经验不足。
教学要求:结合学生特点,注重理论与实践相结合,通过案例分析和课堂讨论,使学生掌握购房相关知识,提高实际操作能力。
同时,关注学生的情感态度价值观培养,使其形成正确的消费观念。
在教学过程中,将目标分解为具体的学习成果,便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 工程经济学基本概念:包括成本、效益、投资、折旧等基本概念的学习。
2. 房地产市场分析:学习房地产市场供需关系、价格影响因素,分析房价走势。
3. 购房成本分析:教授购房过程中的各项成本,如首付、贷款、税费、装修等,并学会编制成本预算。
4. 财务评估方法:学习净现值、内部收益率等财务评估指标,评估购房方案的可行性。
5. 购房决策与风险管理:探讨购房过程中的风险因素,学会规避风险,做出明智的购房决策。
6. 实践案例分析:选取实际购房案例,分析购房过程中的经济学原理运用。
教学内容安排和进度:第一周:工程经济学基本概念学习。
机器学习期末试题

中国科学院大学课程编号:712008Z 试 题 专 用 纸 课程名称:机器学习任课教师:卿来云———-—-————-————-—————---———-—--————-——————--—-—姓名学号 成绩一、基础题(共36分)1、请描述极大似然估计MLE 和最大后验估计MAP 之间的区别。
请解释为什么MLE 比MAP 更容易过拟合。
(10分)2、在年度百花奖评奖揭晓之前,一位教授问80个电影系的学生,谁将分别获得8个奖项(如最佳导演、最佳男女主角等)。
评奖结果揭晓后,该教授计算每个学生的猜中率,同时也计算了所有80个学生投票的结果。
他发现所有人投票结果几乎比任何一个学生的结果正确率都高。
这种提高是偶然的吗?请解释原因。
(10分)3、假设给定如右数据集,其中A 、B 、C 为二值随机变量,y 为待预测的二值变量。
(a) 对一个新的输入A =0, B =0, C =1,朴素贝叶斯分类器将会怎样预测y ?(10分)(b) 假设你知道在给定类别的情况下A 、B 、C 是独立的随机变量,那么其他分类器(如Logstic回归、SVM 分类器等)会比朴素贝叶斯分类器表现更好吗?为什么?(注意:与上面给的数据集没有关系。
)(6分) 二、回归问题。
(共24分) 现有N 个训练样本的数据集(){}1,Ni i i x y ==,其中,i i x y 为实数.1. 我们首先用线性回归拟合数据。
为了测试我们的线性回归模型,我们随机选择一些样本作为训练样本,剩余样本作为测试样本。
现在我们慢慢增加训练样本的数目,那么随着训练样本数目的增加,平均训练误差和平均测试误差将会如何变化?为什么?(6分) 平均训练误差:A 、增加 B 、减小 平均测试误差:A 、增加 B 、减小2. 给定如下图(a)所示数据。
粗略看来这些数据不适合用线性回归模型表示。
因此我们采用如下模型:()exp i i i y wx ε=+,其中()~0,1i N ε。
三个有趣的心理实验和5个有趣的心理规律

3、情绪实验
古代阿拉伯学者阿维森纳,曾把一胎所生的两只羊羔置于不同的外界环境中生活:一只小羊羔随羊群在水草地快乐地生活;而在另一只羊羔旁拴了一只狼,它总是看到自己面前那只野兽的威胁,在极度惊恐的状态下,根本吃不下东西,不久就因恐慌而死去。医学心理学家还用狗作嫉妒情绪实验:把一只饥饿的狗关在一个铁笼子里,让笼子外面另一只狗当着它的面吃肉骨头,笼内的狗在急躁、气愤和嫉妒的负性情绪状态下,产生了神经症性的病态反应。实验告诉我们:恐惧、焦虑、抑郁、嫉妒、敌意、冲动等负性情绪,是一种破坏性的情感,长期被这些心理问题困扰就会导致身心疾病的发生。一个人在生活中对自己的认识与评价和本人的实际情况越符合,他的社会适应能力就越强,越能把压力变成动力。
这种刺激过多、过强和作用时间过久而引起心理极不耐烦或反抗的心理现象,称之为“超限效应”。
超限效应在家庭教育中时常发生。如:当孩子不用心而没考好时,父母会一次、两次、三次,甚至四次、五次重复对一件事作同样的批评,使孩子从内疚不安到不耐烦最后反感讨厌。被“逼急”了,就会出现“我偏要这样”的反抗心理和行为。
罗森塔尔效应
有一位名叫罗森塔尔(RobertRosenthal)的人,在1966年提出了这样一个问题:研究变态心理学的人,可能为研究者自身存在的一些问题,把研究结果“污染”了。他设计了一些实验,试图证明实验者的偏见会影响研究结果。其中有一项实验是这样按排的:他让大学生用两组大白鼠做实验,主持实验的人告诉大学生们说,这两种大白鼠品种不一样,一组是十分聪明的,另一组特别笨。事实上这两组大白鼠没有什麽差别,而大学生们都相信,实验结果肯定是不一样的。学生们让这两组大白鼠学习走迷宫,看看哪一组学得快。结果他们发现,“聪明”的那一组大白鼠比“笨”的那一组学得快。
超限效应
一元二次方程应用应用(常见题型)

一元二次方程应用题专题训练(握手、送卡片类问题)1、一次会议上,每两个参加会议的人都握了一次手,有人统计一共握了66次手,这次参加会议的人数是多少?2、襄阳市体育局要组织一次篮球赛,赛制为单循环形式(每两队之间都赛一场),计划安排28场比赛,应邀请多少支球队参加比赛?3、参加一次商品交易会的每两家公司之间都签订了一份合同,所有公司共签订了45份合同,共有多少家公司参加商品交易会?4、坐火车从襄阳到武汉之间有若干个车站需要停靠,铁路部门共准备了90种车票,那么襄阳到武汉一共有多少个车站?5、某数学学习小组,在元旦节日来临之际计划互相赠送一张卡片,共准备了56张卡片,那么这个小组共有多少同学?6、一个凸多边形共有20条对角线,它是几边形?是否存有有18条对角线的多边形?假如存有,它是几边形?假如不存有,说明得出结论的道理。
一元二次方程应用题专题训练(市场经营问题)1、百货商店服装柜在销售中发现:某品牌童装平均每天可售出20件,每件盈利40元.为了迎接“六一”国际儿童节,商场决定采取适当的降价措施,扩大销售量,增加盈利,减少库存.经市场调查发现:假如每件童装降价1元,那么平均每天就可多售出2件.要想平均每天销售这种童装盈利1200元,那么每件童装应降价多少元?2、某特产专卖店销售核桃,其进价为每千克40元,按每千克60元出售,平均每天可售出100千克,后来经过市场调查发现,单价每降低2元,则平均每天的销售量可增加20千克,若该专卖店销售这种核桃要想平均每天获利2240元,请回答:(1)每千克核桃应降价多少元?(2)在平均每天获利不变的情况下,为尽可能让利于顾客,赢利市场,该店应按原售价的几折出售?3、.西瓜经营户以2元/千克的价格购进一批小型西瓜,以3元/千克的价格出售,每天可售出200千克。
为了促销,该经营户决定降价销售。
经调查发现,这种小型西瓜每降价0.1元/千克,每天可多售出40千克。
另外,每天的房租等固定成本共24元。
决策树实验内容

决策树实验内容决策树(Decision Tree)是一种常用的用来进行分类和回归分析的机器学习方法。
本实验的目标是学习决策树的基本原理、构建决策树模型以及评估决策树模型的性能。
1.决策树的基本原理决策树可以看作由节点和边组成的树状结构。
每个节点代表一个特征属性,而边则代表该属性的取值。
通过根据各个特征属性的取值不同,将数据分割成不同的子集,最终得到一个树的结构,其中的每个叶子节点代表一个分类或回归的结果。
2.构建决策树模型构建决策树模型的过程可以分为三个步骤:a.特征选择:在每个非叶子节点上选择一个最优的特征属性进行划分。
常用的特征选择方法有信息增益、信息增益率、基尼指数等。
b.决策树生成:根据选择的特征进行决策树的生成,直到满足终止条件。
终止条件可以是所有的样本都属于同一类别,或者样本中没有特征属性可用于划分。
c.决策树剪枝:为了防止过拟合,需要对生成的决策树进行剪枝操作。
剪枝的目标是在保持预测准确率的前提下,尽可能简化决策树结构。
3.决策树模型的性能评估决策树模型的性能评估可以使用准确率、精确率、召回率、F1值等指标。
其中,准确率表示模型对样本的正确分类率,精确率表示正样本预测的准确率,召回率表示正确预测正样本的能力,F1值综合了精确率和召回率。
4.实验步骤为了进行决策树实验,我们可以按照以下步骤进行:a.数据准备:选择一个适合的数据集,可以是分类问题或回归问题。
对于分类问题,可以选择一些已经处理过的公开数据集,如鸢尾花数据集;对于回归问题,可以选择一些连续值的数据集,如波士顿房价数据集。
b.特征选择:根据数据集的特点,选择适合的特征选择方法,如信息增益法。
c.构建决策树模型:根据选择的特征选择方法,使用数据集进行决策树的生成。
d.决策树剪枝:对生成的决策树进行剪枝操作,可以使用预留法或交叉验证法来确定剪枝的效果。
e.模型评估:使用测试集对构建的决策树模型进行评估,计算准确率、精确率、召回率、F1值等指标。
商业银行沙盘模拟实训实验报告

商业银行模拟经营沙盘实训报告学校:四川师范大学学院:经济与管理学院专业:国际经济与贸易班级:2014级4 班小组:房地产A 成员:巫恩红、李芮宁、刘晶晶董珈伶、邓皓轲指导教师:高焰、高峻峰实验日期:2017.5.6 —2017.5.7 报告日期:2014.5.14目录一、课前知识储备 (1)二、沙盘简介 (2)三、课程背景 (3)四、基础实战,熟悉流程 (4)五、高歌猛进,大步向前 (7)六、扭亏为盈,控制成本 (14)七、稳健发展,合作共赢 (23)八、总结反思 (32)、课前知识储备1、在进行商业银行模拟经营沙盘实训之前,本小组成员在为期11周的商业银行经营学课程中就已经充分了解并熟悉了商业银行起源与发展、商业银行的功能及其地位、商业银行的组织结构、商业银行的制度、商业银行的经营目标、商业银行的经营环境、商业银行的资本等有关商业银行的基本理论知识,对商业银行的负债业务、现金资产业务、存贷款业务、证券投资业务及表外业务等的定义、范围和相关业务的管理有了系统的认识,对商业银行资产管理策略、绩效评估、经营风险与内部控制有了清晰的了解;2、熟悉并掌握了商业银行资金资本充足率、核心资本充足率、存贷比、不良贷款率、资产收益率和资本收益率等银行相关指标的计算;3、通过财务管理学等课程的学习,熟悉并掌握了资产负债率、销售利润率、流动比率、速动比率等财务指标的测算。
4、在本次商业银行模拟经营沙盘实训中,本小组角色是房地产企业,在实训前,小组成员们已经认真阅读商业银行模拟经营沙盘学员手册,并对房地产企业运营规则与操作步骤作了详细研究与解读;5、在进行本次商业银行模拟经营沙盘实训前,本小组成员已参加过两次类似沙盘模拟实训,对沙盘盘面、筹码、相关流程操作已具有思想准备和实践准备。
、沙盘简介1、沙盘模拟培训源自西方军事上的战争沙盘模拟推演。
战争沙盘模拟推演通过红、蓝两军在战场上的对抗与较量,发现双方战略技术上存在的问题,提高指挥员的作战能力。
高中物理必修一(人教版) 第二章 4 匀变速直线运动的位移与速度的关系 同步测试 解析版

4 匀变速直线运动的位移与速度的关系一、单选题1.一辆汽车沿平直公路行驶,开始以20m/s的速度行驶了全程的,接着以速度v行驶其余的的路程,已知全程的平均速度为16m/s,则v等于()A. 18m/sB. 36m/sC. 15m/sD. 17.1m/s2.最近几年,国内房价飙升,在国家宏观政策调控下,房价上涨出现减缓趋势.王强同学将房价的“上涨”类比成运动学中的“加速”,将房价的“下跌”类比成运动学中的“减速”,据此,你认为“房价上涨出现减缓趋势”可以类比成运动学中的()A. 速度增加,加速度减小B. 速度增加,加速度增大C. 速度减小,加速度增大D. 速度减小,加速度减小3.一质点做匀加速直线运动时,速度变化△v时发生位移x1,紧接着速度变化同样的△v时发生位移x2,则该质点的加速度为()A. (△v)2(+ )B.C. (△v)2(﹣)D. 24.关于速度与加速度的关系,下列说法错误的是()A. 加速度是描述速度变化快慢的物理量B. 物体运动的加速度大,其速度不一定大C. 物体的加速度为零,其速度也一定为零D. 加速度的方向不一定跟速度的方向相同5.如图所示为甲、乙两质点做直线运动时,通过打点计时器记录的两条纸带,两纸带上各计数点间的时间间隔都相同.关于两质点的运动情况的描述,正确的是()A. 两质点在t0~t4时间内的平均速度不相等B. 两质点在t2时刻的速度不大小相等C. 两质点速度相等的时刻在t3~t4之间D. 两质点不一定是从同一地点出发的,但在t0时刻甲的速度为06.对于体育比赛的论述,下列说法正确的是()A. 运动员跑完800m比赛,指的是路程大小为800mB. 运动员铅球成绩为4.50m,指的是位移大小为4.50mC. 某场篮球比赛打了二个加时赛,共需10min,指的是时刻D. 足球比赛挑边时,上抛的硬币落回地面猜测正反面,该硬币可以看做质点7.“研究匀变速直线运动”的实验中,使用电磁式打点计时器(所用交流电的频率为50 Hz),得到如图所示的纸带.图中的点为计数点,相邻两计数点间还有四个点未画出来,下列表述正确的是( )A. 实验时应先放开纸带再接通电源B. (s6-s1)等于(s2-s1)的6倍C. 从纸带可求出计数点B对应的速率D. 相邻两个计数点间的时间间隔为0.02s二、多选题8.做匀加速直线运动的质点先后经过A、B、C三点,AB=BC,质点在AB段和BC段平均速度分别为20m/s,30m/s,根据以上条件可以求出()A. 质点在AC段运动的时间B. 质点的加速度C. 质点在AC段的平均速度D. 质点在C点的瞬时速度9.一个物体向东匀变速直线运动,某时刻速度的大小为2m/s,2s后速度变为向西,大小变为6m/s.则()A. 位移的大小8m,方向向东B. 位移的大小4m,方向向西C. 加速度的大小为4m/s2,方向向西D. 加速度的大小为2m/s2,方向向东10.物体先做初速度为零的匀加速直线运动,加速度大小为a1,当速度达到v时,改为以大小为a2的加速度做匀减速直线运动,直至速度为零.在加速和减速过程中物体的位移和所用时间分别为x1、t1和x2、t2,下列各式成立的是()A. =B. =C. =D. =11.在水平面上并排固定着两块材料相同的木块A,B,木块B的长度是木块A的2倍,如图所示.一子弹水平射入两木块,穿出B木块后速度恰好为零.子弹在木块中可认为是匀减速运动关于子弹的运动下列说法正确的是()A. 射入木块A和木块B时的速度之比为:B. 在木块A和木块B中运动时间之比为(﹣1):1C. 在木块A和木块B中运动时的加速度之比为1:2D. 在木块A和木块B中运动时的平均速度之比为(+ ):12.物体自O点开始沿斜面向上做匀减速直线运动,A,B,C,D是运动轨迹上的四点,D是最高点.测得OA=0.8m,AB=0.6m,BC=0.4m.且物体通过三段的时间均为1s.则下面判断正确的是()A. 物体的初速度是9 m/sB. 物体运动的加速度大小是2 m/s2C. CD间的距离是0.225 mD. 从C到D运动的时间是1.5 s三、填空题13.如图所示,一辆正以8 m/s的速度沿直线行驶的汽车,突然以1 m/s2的加速度加速行驶,则汽车行驶了18 m时的速度为________ m/s。
实验01波士顿房价预测

实验01波⼠顿房价预测实验01 波⼠顿房价预测实现代码:from sklearn.linear_model import LinearRegression, SGDRegressor, Ridge, LogisticRegressionfrom sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorfrom sklearn.externals import joblibfrom sklearn.metrics import r2_scorefrom sklearn.neural_network import MLPRegressorimport pandas as pdimport numpy as nplb = load_boston()# train_test_split(train_data,train_target,test_size=0.3,random_state=5)#train_data:待划分样本数据#train_target:待划分样本数据的结果(标签)#test_size:测试数据占样本数据的⽐例,若整数则样本数量#random_state:设置随机数种⼦,保证每次都是同⼀个随机数。
若为0或不填,则每次得到数据都不⼀样#train_test_split()函数是⽤来随机划分样本数据为训练集和测试集的,当然也可以⼈为的切⽚划分x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(lb.data, lb.target, test_size=0.2)# 为数据增加⼀个维度,相当于把[1, 5, 10] 变成 [[1, 5, 10],]y_train = y_train.reshape(-1, 1)y_test = y_test.reshape(-1, 1)# 进⾏标准化std_x = StandardScaler()x_train = std_x.fit_transform(x_train)x_test = std_x.transform(x_test)std_y = StandardScaler()y_train = std_y.fit_transform(y_train)y_test = std_y.transform(y_test)# 正规⽅程预测#最⼩⼆乘法线性回归lr = LinearRegression()#fit_transform⽅法是fit和transform的结合,fit_transform(X_train) 意思是找出X_train的均值和标准差,并应⽤在X_train上lr.fit(x_train, y_train)print("r2 score of Linear regression is",r2_score(y_test,lr.predict(x_test)))#岭回归from sklearn.linear_model import RidgeCV#岭回归模型cv = RidgeCV(alphas=np.logspace(-3, 2, 100))cv.fit (x_train , y_train)print("r2 score of Linear regression is",r2_score(y_test,cv.predict(x_test)))#梯度下降⽤于判断使⽤凸loss函数(convex loss function)的分类器sgd = SGDRegressor()#⼀个数组X(其size为[n_samples, n_features]):保存着训练样本;⼀个数组Y:保存着训练样本的target值(class label):sgd.fit(x_train, y_train)print("r2 score of Linear regression is",r2_score(y_test,sgd.predict(x_test)))from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom yers import Dense#基准NN#使⽤标准化后的数据seq = Sequential()#构建神经⽹络模型#input_dim来隐含的指定输⼊数据shapeseq.add(Dense(64, activation='relu',input_dim=lb.data.shape[1]))seq.add(Dense(64, activation='relu'))seq.add(Dense(1, activation='relu'))pile(optimizer='rmsprop', loss='mse', metrics=['mae'])seq.fit(x_train, y_train, epochs=300, batch_size = 16, shuffle = False)score = seq.evaluate(x_test, y_test,batch_size=16) #loss value & metrics valuesprint("score:",score)print('r2 score:',r2_score(y_test, seq.predict(x_test)))运⾏结果:正规⽅程预测:岭回归结果:梯队下降:最终结果:遇到的问题及解决⽅法:原因:tensorflow 版本过⾼,该函数已经整合到tensorflow当中。
经济类专业学位联考综合能力模拟试卷21_真题-无答案

经济类专业学位联考(综合能力)模拟试卷21(总分84,考试时间90分钟)1. 逻辑推理1. 目前有很多人认为,多吃素食、少吃肉食有助于保持身体健康。
但是,众所周知,西方发达国家的国民肉食摄人量远高于非洲等欠发达地区。
这说明,上述见解是错误的,为了保持身体健康,我们应该多吃肉食,少吃素食。
以下哪项如果为真,最能加强上述论证?A. 每个人的基因不同,有些更适合吃肉,有些更适合吃素食。
B. 肉食含有素食所没有的欧米茄脂肪酸。
C. 很多高僧活到了百岁以上,而他们都长期吃素。
D. 西方发达国家的国民相比欠发达地区的国民,身体更为健康。
E. 亚洲人的平均肉食摄人量低于西方发达国家的国民。
某国东部沿海有5个火山岛E、F、G、H、I,它们由北至南排成一条直线,同时发现:(1)F 与H相邻并且在H的北边。
(2)I和E相邻。
(3)G在F的北边某个位置。
2. 五个岛由北至南的顺序可以是:A. E、G、I、F、H。
B. F、H、I、E、G。
C. G、E、I、F、H。
D. G、H、F、E、I。
E. E、I、F、H、G。
3. 假如发现G是最北边的岛屿,则该组岛屿有多少种可能的排列顺序?A. 2。
B. 3。
C. 4。
D. 5。
E. 6。
4. 假如G和E相邻,则下面哪项陈述一定为真?A. E位于G的北边的某处。
B. F位于I的北边的某处。
C. G位于E的南边的某处。
D. I位于F的北边的某处。
E. I位于G的北边的某处。
5. 为了深入研究和彻底解决目前地球臭氧层所受到的破坏,科学家在空间实验中使用了宇宙飞船。
这一做法引来了环保主义者的批评。
他们的理由是,使用一次宇宙飞船对地球臭氧层造成的破坏,等于目前一年地球臭氧层所受到的破坏。
以下哪项对上述环保主义者批评的评价最为恰当?A. 上述环保主义者的批评是成立的。
B. 上述环保主义者的批评有漏洞,这一漏洞也类似地存在于以下陈述中:某银行发生一起持枪抢劫案,劫犯劫走了200万现金,而单纯是警方侦破此案的支出就不止200万了,因此,这一案件的侦破不足称道。
七年级数学上册实验与探填幻方提高版

七年级数学上册实验与探填幻方提高版1、若代数式2x2+3y+7的值为8,那么代数式4x2+6y-2的值是(答案B 解析2、如图,,可以看作是由绕点顺时针旋转角度得到的.若点在上,则旋转角的大小可以是(;答案C 解析3、(2014?杨浦区二模)下列每个图中都有一对全等三角形,其中的一个三角形只经过一次旋转运动即可和另一个三角形重合答案D 解析试题分析:根据旋转的性质以及轴对称变换性质分别分析得出即可.解:A、无法借助旋转得到,故此选项错误;B、无法借助旋转得到,故此选项错误;C、可以借助轴对称得到,故此选项错误;D、可以只经过一次旋转运动即可和另一个三角形,故此选项正确.故选:D.点评:此题主要考查了利用旋转设计图案,掌握旋转的性质是解题关键.4、下列图形中既是轴对称图形又是中心对称图形的是答案B 解析5、下面几何体的俯视图是()答案A 解析考点:简单组合体的三视图.分析:找到从上面看所得到的图形即可,注意所有的看到的棱都应表现在俯视图中.解答:解:从上面看易得第一层有1个正方形,且位于最左边,第二层中间有3个正方形.故选A.点评:本题考查了三视图的知识,俯视图是从物体的上面看得到的视图.考查了学生们的空间想象能力.6、一个几何体的主视图、左视图、俯视图都是正方形,那么这个几何体一定是(答案B解析7、计算的结果是A.-6 B.9 C.-9 D.6 答案B 解析8、在下面五幅图案中,(2)、(3)、(4)、(5)中哪一幅图案可以通过平移图案(1)得到A.(2)B.(3)C.( 答案B 解析9、设为实数,则下列说法正确的是(;)A.若,则B.若,则答案D 解析10、下列解方程去分母正确的是( )A.由,得2x-1="3-3x 答案C 解析11、小明在做解方程作业时,不小心将方程中的一个常数污染了看不清楚,被污染的方程是●,怎么办呢?小明想了一想便翻看了书答案D 解析12、如下图是由几个相同的小正方体搭建的几何体的俯视图,小正方形中的数字表示在该位置的小正方体的个数,这个几何体的主视答案D 解析13、下列各数,,0,,中,是正数的有(;)A.5个B.4个答案D 解析14、小刚用一张半径为24cm的扇形纸板做一个如图所示的圆锥形小丑帽子侧面(接缝忽略不计),如果做成的圆锥形小丑帽子的答案B 解析15、(2014?武侯区一模)据调查,我市2012年的房屋均价为9 680元/m2,到2014年下降到8 000元/m 答案D 解析试题分析:根据2013年的房价=2012年的房价×(1﹣下降率),2014年的房价=2013年的房价×(1﹣下降率),可得出方程.解:设这两年平均房价年平均下降率为x,则可得:9680(1﹣x)2=8200,故选D.点评:此题主要考查了由实际问题抽象出一元二次方程,关键是掌握增长率问题的计算公式:变化前的量为a,变化后的量为b,平均变化率为x,则经过两次变化后的数量关系为a(1±x)2=b.16、;(2011浙江丽水,7,3分)计算–的结果为(答案C 解析17、(2011?潍坊)如图,阴影部分是由5个小正方形涂黑组成的一个直角图形,再将方格内空白的两个小正方形涂黑,得到新答案D 解析18、如果a的相反数是2,那么a等于()A.﹣2B.2C.D.答案A.解析19、用配方法把代数式变形,所得结果是A.B.C.D.答案A 解析20、-5的相反数是A.5B.-5C.D.答案A 解析考点:相反数.分析:根据相反数的定义解答.解答:解:只有符号不同的两个数称为互为相反数,则-5的相反数为5,故选A.点评:本题考查了相反数的定义,只有符号不同的两个数互为相反数,a的相反数是-a.21、若a>b,则下列各式中一定成立的是(;) A.3a<3 答案C 解析22、反比例函数的图象经过点,则该反比例函数图象在(;)A.答案B 解析23、下列说法不一定正确的是答案A 解析24、将字母“E”沿垂直方向向下平移3㎝的作图中,第一步应在字母“E”上找出的关键点的个数为(; 答案C 解析25、下列运算正确的是A.(x-y)2=x2-y2B.x2·y2 =(xy)4C.x2y+xy2 =x3y3D.x6÷答案D 解析26、某同学把图1所示的几何体从不同方向看得到的平面图形画出如图2所示其中正确的是()A.①②; 答案B 解析分析:细心观察图中几何体摆放的位置,按照所说的方位观察,所有看得见的棱都应表现在三视图中,判定则可.解答:解:①③都正确,②矩形中上部应该还有一条横线,故选B.27、下面图形中不是中心对称图形的是答案C 解析28、小明拿一张50元的人民币到银行等额换取5元或10元的人民币,请问小明换钱方式有(n 答案C 解析29、如图,在64方格纸中,格点三角形甲经过旋转后得到格点三角形乙,则其旋转中心是(; 答案B 解析30、下列四张扑克牌图案,属于中心对称的是(;)答案B 解析31、下列方程的变形正确的是答案D 解析32、不等式组的解集在数轴上表示正确的是()答案B 解析33、不论x为何值,函数y=ax2+bx+c(a≠0)的值恒大于0的条件是( 答案B 解析计算:【小题1】(-3)0-+|1-|; 答案【小题1】(-3)0-+|1-|??????????? =1-3+-1???????? =-3+【小题2】(4ab3-8a2b2)÷4ab+(2a+b)(2a-b) =b2-2ab+4a2-b2………………………1分 = -2ab+4a2……………………………1分当a=2,b=1时原式= -2×2×1+4×22………………1分 =12 解析34,。
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昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告( 2014 — 2015 学年第 1 学期)课程名称:人工智能开课实验室:信自楼4452014年12月30日年级、专业、班物联网121班学号201210410107 姓名严新淦成绩实验项目名称含一个或两个变量的房价预测线性回归问题指导教师王剑教师评语该同学是否了解实验原理: A.了解□ B.基本了解□ C.不了解□该同学的实验能力: A.强□ B.中等□ C.差□该同学的实验是否达到要求: A.达到□ B.基本达到□ C.未达到□实验报告是否规范: A.规范□ B.基本规范□ C.不规范□实验过程是否详细记录: A.详细□ B.一般□ C.没有□教师签名:年月日一、上机目的及内容1.上机内容:用于预测房价的线性回归(一元或二元的例子)2.上机目的:(1)掌握线性回归的实质;(2)能够用MATLAB实现线性回归。
二、实验原理及基本技术路线图(方框原理图或程序流程图)(1)建立两个数据包:ex2x.da和ex2y.dat,分别存放住房面积和价格;(2)下载数据,分别付给x和y;(3)定义最大迭代次数,以及学习率,通过梯度下降法,进行迭代grad = (1/m).* x' * ((x * theta) - y)theta = theta - alpha .* grad(4)如果没有得到预期目的,返回(3);(5)如果得到回归曲线则停止,输出图形,否则返回(3)。
三、所用仪器、材料(设备名称、型号、规格等或使用软件),1台PC及MATLAB软件四、实验方法、步骤(或:程序代码或操作过程)% Exercise 2 Linear Regression% for house%% x refers to a house's area% y is a house's price%clear all; close all; clc %清空所有记录和关闭之前打开的所有窗口x = load('ex2x.dat'); %从ex2x.da这个数据包中下载数据到xy = load('ex2y.dat'); %从ex2y.dat这个数据包中下载数据在ym = length(y); % number of training examples%定义训练的样本(y)的长度或大小% Plot the training data(开始训练函数)figure; % open a new figure window(打开一个新的窗口)plot(x, y, 'o'); %定义输出样本用O表示ylabel(' price of x*100万元') %定义y轴的值为住房的房价xlabel(' area of x*60 square meter ') %定义x轴的值为住房的面积,单位为平方米% Gradient descentx = [ones(m, 1) x] % Add a column of ones to x(添加到x 的那些列:就是将m设为1的那些列)theta = zeros(size(x(1,:)))'% initialize fitting parameters(对theta进行初始化)%将x中第一行和所有列初始化MAX_ITR = 5000; %训练或者是迭代的最大次数为5000次alpha = 0.07; %定义学习率为0.07for num_iterations = 1:MAX_ITR %梯度下降发开始,对回归函数开始迭代,从1到1500% This is a vectorized version of the% gradient descent update formula% It's also fine to use the summation formula from the videos% Here is the gradientgrad = (1/m).* x' * ((x * theta) - y); %梯度下降发函数实现语句% Here is the actual updatetheta = theta - alpha .* grad; %计算theta的值% Sequential update: The wrong way to do gradient descent% grad1 = (1/m).* x(:,1)' * ((x * theta) - y);% theta(1) = theta(1) + alpha*grad1;% grad2 = (1/m).* x(:,2)' * ((x * theta) - y);% theta(2) = theta(2) + alpha*grad2;end% print theta to screentheta% Plot the linear fithold on; % keep previous plot visibleplot(x(:,2), x*theta, '-') %寻找一个最低点,并将其输出来legend('Training data', 'Linear regression')%对数据进行训练hold off % don't overlay any more plots on this figure% Closed form solution for reference% You will learn about this method in future videosexact_theta = (x' * x)\x' * y %确定theta值% Predict values for area 120 and 150predict1 = [80, 120] *theta %预测距离工作地80万,120平米的住房是否符合训练样本的规律predict2 = [110, 150] * theta %预测距离工作地110万,150平米的住房是否符合训练样本的规律% Calculate J matrix% Grid over which we will calculate Jtheta0_vals = linspace(-3, 3, 100); %theta0的值为-3到3,并分割为100等分,并将其用等高线输出theta1_vals = linspace(-1, 1, 100); %theta1的值为-1到1,并分割为100等分% initialize J_vals to a matrix of 0'sJ_vals = zeros(length(theta0_vals), length(theta1_vals))for i = 1:length(theta0_vals) %开始迭代,i从1到1500for j = 1:length(theta1_vals) %开始迭代,j从1到1500t = [theta0_vals(i); theta1_vals(j)];J_vals(i,j) = (0.5/m) .* (x * t - y)' * (x * t - y);endend% Because of the way house in the surf command, we need to% transpose J_vals before calling surf, or else the axes will be flippedJ_vals = J_vals'; %将J_vals'矩阵付给J_vals% Surface plotfigure;surf(theta0_vals, theta1_vals, J_vals) %利用surf函数求theta0_vals、theta1_vals、J_vals 的值xlabel('\theta_0'); ylabel('\theta_1'); %x轴表示theta_0,y轴表示theta_1% Contour plotfigure;% Plot J_vals as 15 contours spaced logarithmically between 0.01 and 100contour(theta0_vals, theta1_vals, J_vals, logspace(-2, 2, 15))%输出梯度下降中的最低点,用等高线表示xlabel('\theta_0'); ylabel('\theta_1'); %x轴表示theta_0,y轴表示theta_1五、运行截图六、实验总结通过实现掌握和了解了线性回归的基本特性,通过实验编程实现了住房价格和面积之间关系的线性分析。
在实验中遇到了很多的问题:一开始的时候对软件不是很熟悉,不知道如何将数据写到数据包中,后来在老师的帮助下,解决了这个问题。
数据写到数据包有两种方式:一是在matlab软件中手工输入或随机生成数据,然后用命令程序写到数据包(保存为数据包的形式);而是利用存储技术,也就是利用数据库语言生成数据包;其次遇到的问题是,迭代中出现了了问题,后来发现自己没有初始化学习率;最后的问题是,画不出图像,经过老师的帮助和自己的努力,最后实现了。
总之,在这次实验中不但对MATLAB有了进一步的了解和认识,同时也获得了很多宝贵的经验和知识。