Я реализую алгоритм машинного обучения, который пытается выполнить линейную регрессию путем реализации градиентного спуска. То, что я хочу сделать, это построить точки, а затем построить текущую вычисленную линию; затем, по мере изменения параметров, я хочу, чтобы новая функция заменяла старую и так далее, пока не будут выполнены итерации.
Я определяю массивы x и y, чтобы соответствовать данным:
x=np.array([170,187,166,157,157,166])
y=np.array([190,187,153,150,162,166])
(О, и я сделал import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt)
Затем я строю точки следующим образом:
plt.scatter(x,y)
Когда у меня есть текущая итерация линии регрессии (текущий наклон (m) и y-int (b), я делаю это:
plt.plot(x, m*x+b)
Он отображает только окончательный вариант линии, а не промежуточные линии. Я хочу сделать некую классную «анимацию», чтобы показать компьютеру «обучение» правильной линии. Я, вероятно, сделаю паузу между каждым «угадай», затем сотри линию и нарисую новую.
Я хочу построить линию, стереть эту линию, а затем построить новую линию. Не уверен, как это реализовать,