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Commit 4c5b0f4d authored by Jens Plüddemann's avatar Jens Plüddemann

added deep learning

parent ac090fcc
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from mpl_toolkits import mplot3d
class DeepLearning:
......@@ -80,9 +81,42 @@ class DeepLearning:
print(f"SkLearn linear regression {regressor.intercept_[0], regressor.coef_[0][0]}")
def f(self, x, y):
return x ** 2 + y ** 2
def plot_3d_curve(self):
# Erstelle von -6 bis 6 30 Werte mit gleichem Abstand zueinander
x = np.linspace(-6, 6, 30)
y= np.linspace(-6, 6, 30)
# Erstellt eine Koordinatenmatrix aus Vektoren
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# Rechne Z Werte aus, geschieht für jeden Wert in X und Y
Z = self.f(X, Y)
# Erstelle eine Figur
fig= plt.figure()
# Erstelle die 3D Achsen
ax= plt.axes(projection='3d')
# Füge der 3d Achse die Werte hinzu, cmap beschreibt die Colormap, die benutzt werden soll
ax.contour3D(X, Y, Z, 50, cmap='binary')
# cosmetics
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')
ax.view_init(60, 35)
plt.show()
if __name__ == '__main__':
data = DeepLearning()
# data.linear_regression()
# data.linear_regression_ml()
data.linear_regression_sci_kit()
# data.linear_regression_sci_kit()
data.plot_3d_curve()
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