linear-regression.ipynb

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   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "\n",
    "def sign(x1,x2):\n",
    "    if x1**2+x2**2-0.6<=0:\n",
    "        return -1\n",
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    "def generateX(dataSize):\n",
    "    x=np.random.uniform(1,-1,dataSize)\n",
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    "def generateY(x1,x2,dataSize,noise_rate):\n",
    "    #get s(x)\n",
    "    i=0\n",
    "    y=np.zeros(dataSize)\n",
    "    for i in range(dataSize):\n",
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    "    #get noise\n",
    "    j=0\n",
    "    randomList=[]\n",
    "    randomList=np.random.rand(dataSize)\n",
    "    for j in range(dataSize):\n",
    "        if (randomList[j]/np.max(randomList))<noise_rate:\n",
    "            y[j]=-y[j]\n",
    "    \n",
    "    return y\n",
    "\n",
    "def calError(feature,w,y):\n",
    "    errorCount=0\n",
    "    for i in range(len(y)):\n",
    "        if np.dot(features[i],w)*y[i]<0:\n",
    "            errorCount += 1\n",
    "    \n",
    "    return errorCount/len(y)\n",
    "\n",
    "def calWLin(x,y):\n",
    "    w=np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(x.T,x)),x.T),y)\n",
    "    return w\n",
    "\n",
    "#1 initialize\n",
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    "error_rate=0\n",
    "for i in range(exTimes):\n",
    "    features=np.ones((dataSize,3))\n",
    "    x1=generateX(dataSize)\n",
    "    x2=generateX(dataSize)\n",
    "    y=generateY(x1,x2,dataSize,noise_rate)\n",
    "    features[:,1]=x1;features[:,2]=x2\n",
    "    w=calWLin(features,y)\n",
    "    error=calError(features,w,y)\n",
    "    error_rate+=error\n",
    "    print(i)\n",
    "\n",
    "print(error_rate/exTimes)\n",
    "\n",
    "    \n",
    "    "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
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      "0.12346199999999999\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "def features_trans(features):\n",
    "    new=np.zeros((len(features),6))\n",
    "    new[:,0:3]=features[:,:]*1\n",
    "    new[:, 3] = features[:, 1] * features[:, 2]\n",
    "    new[:, 4] = features[:, 1] * features[:, 1]\n",
    "    new[:, 5] = features[:, 2] * features[:, 2]\n",
    "    return new\n",
    "\n",
    "#1 initialize\n",
    "dataSize=1000\n",
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    "exTimes=1000\n",
    "\n",
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    "for i in range(exTimes):\n",
    "    features=np.ones((dataSize,3))\n",
    "    x1=generateX(dataSize)\n",
    "    x2=generateX(dataSize)\n",
    "    y=generateY(x1,x2,dataSize,noise_rate)\n",
    "    features[:,1]=x1;features[:,2]=x2\n",
    "    features=features_trans(features)\n",
    "    w=calWLin(features,y)\n",
    "    error=calError(features,w,y)\n",
    "    error_rate+=error\n",
    "    print(i)\n",
    "\n",
    "print(error_rate/exTimes)"
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {},
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     "text": [
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     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(w)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "0\n",
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      "18\n",
      "19\n",
      "20\n",
      "21\n",
      "22\n",
      "23\n",
      "24\n",
      "25\n",
      "26\n",
      "27\n",
      "28\n",
      "29\n",
      "30\n",
      "31\n",
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      "33\n",
      "34\n",
      "35\n",
      "36\n",
      "37\n",
      "38\n",
      "39\n",
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      "46\n",
      "47\n",
      "48\n",
      "49\n",
      "50\n",
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      "59\n",
      "60\n",
      "61\n",
      "62\n",
      "63\n",
      "64\n",
      "65\n",
      "66\n",
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      "69\n",
      "70\n",
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      "72\n",
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      "74\n",
      "75\n",
      "76\n",
      "77\n",
      "78\n",
      "79\n",
      "80\n",
      "81\n",
      "82\n",
      "83\n",
      "84\n",
      "85\n",
      "86\n",
      "87\n",
      "88\n",
      "89\n",
      "90\n",
      "91\n",
      "92\n",
      "93\n",
      "94\n",
      "95\n",
      "96\n",
      "97\n",
      "98\n",
      "99\n",
      "100\n",
      "101\n",
      "102\n",
      "103\n",
      "104\n",
      "105\n",
      "106\n",
      "107\n",
      "108\n",
      "109\n",
      "110\n",
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      "113\n",
      "114\n",
      "115\n",
      "116\n",
      "117\n",
      "118\n",
      "119\n",
      "120\n",
      "121\n",
      "122\n",
      "123\n",
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      "130\n",
      "131\n",
      "132\n",
      "133\n",
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      "136\n",
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      "138\n",
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      "140\n",
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