有没有什么办法可以用python的梯度下降法得到时间序列的斜率？

我是一个Python和机器学习的新手。我试图使用梯度下降法（也许线性回归），以从温度和时间序列图的得到的斜率在python 2.7像下面有没有什么办法可以用python的梯度下降法得到时间序列的斜率？

我越来越温度和时间值从OpenTSDB，而时间值最初出现与unix时间，但我把它用像下面

TIME = time.localtime(float(_time)); 
stime = '%4d/%02d/%02d %02d:%02d:%02d' % (TIME.tm_year, TIME.tm_mon, TIME.tm_mday, TIME.tm_hour, TIME.tm_min, TIME.tm_sec);

有什么方法让上述使用梯度下降曲线的斜率改变为字符串？

我试着用这个教程https://anaconda.org/benawad/gradient-descent/notebook，但不起作用，给了我一个尴尬的斜率答案。

编辑

def plot_line(y, data_points): 
     x_values = [i for i in range(int(min(data_points))-1, int(max(data_points))+2)] 
     y_values = [y(x) for x in x_values] 
     plt.plot(x_values, y_values, 'b') 

def summation(y, x_points, y_points): 
    total1 = 0 
    total2 = 0 

    for i in range(1, len(x_points)): 
     total1 += y(x_points[i]) - y_points[i] 
     total2 += (y(x_points[i]) - y_points[i]) * x_points[i] 

    return total1/len(x_points), total2/len(x_points) 

    m = 0 
    b = 0 
    y = lambda x : m*x + b; 

    learn = 0.1; 
    for i in range(5): 
    s1, s2 = summation(y, timenum_list, temperature_list) 
    m = m - learn * s2 
    b = b - learn * s1 

    print m; 
    print b; 

    plt.plot(timenum_list, temperature_list, 'bo') 
    title('Time vs Temperature') 
    xlabel('Time') 
    ylabel('Temperature')

我用梯度下降的上述功能，但没有很好地工作。

timenum_list是unix时间的列表。 temperature_list是温度的列表。

来源

2017-04-19 paulc1111

渐变下降是寻找函数极值（最小值或最大值）的一种算法，问题在于，您没有函数。你所拥有的是一系列点数。现在，你可以尝试以适应多项式你的观点和计算该函数的导数，但可能不会太准确，因为你的数据是“颠簸”，否则你将不得不使用高多项式。

第二个选项是线性插值：用普通的词，取两个点并在它们之间拟合一条直线，并计算该直线的斜率。

真正的问题是：你首先需要做什么？

来源

2017-04-19 07:01:31

感谢您的回答，那么我可能会使用你的第二个选项什么建议。：'（ – paulc1111

出于好奇 - 你想用坡度做什么？我们可能会想到一个更好的解决方案;） –

嗯......我想分析时间和温度之间的斜率值，以及什么样的关系是否有人在房间里或没有。 :)我刚刚完成绘图插值。现在，我必须采取两个点或所有点找出斜率值：'（ – paulc1111

有没有什么办法可以用python的梯度下降法得到时间序列的斜率？

回答

相关问题