房价预测（HackerRank）

从今天开始要多做一些关于机器学习方面的竞赛题目，题目来源主要是Hackerrank和Kaggle。链接如下

Hackerrank：https://www.hackerrank.com/

Kaggle：https://www.kaggle.com/

在Hackerrank中提交源代码，这就使得很多库都需要自己写，限制比较多。而Kaggle只需要提交数据，所以随便怎么搞都行。现在来讲第一道题，房价预测，这是Andrew Ng课程里的比较经典的例子。题目描述如下

题目：https://www.hackerrank.com/challenges/predicting-house-prices

分析：比较简单，用梯度下降法即可。

代码：

#include <iostream>
#include <string.h>
#include <fstream>
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <vector>

#define Vector vector
using namespace std;

struct Data
{
    Vector<double> x;
    double y;
};

double WX(const Data& d, const Vector<double>& w)
{
    double ans = 0;
    for(int i = 0; i < w.size(); i++)
        ans += w[i] * d.x[i];
    return ans;
}

void Gradient(const Vector<Data>& d, Vector<double> &w, double alpha)
{
    for(int i = 0; i < w.size(); i++)
    {
        double tmp = 0;
        for(int j = 0; j < d.size(); j++)
			tmp += alpha * d[j].x[i] * (WX(d[j], w) - d[j].y);
        w[i] -= tmp;
    }
}

double getValues(const Vector<Data>& d, Vector<double> w)
{
	double res = 0;
	for(int i = 0; i < d.size(); i++)
	{
		double tmp = WX(d[i], w);
		res += (d[i].y - tmp) * (d[i].y - tmp);  //常用平方来衡量误差
	}
	return res;
}

void Iterator(const Vector<Data>& d, Vector<double> &w)
{
	double alpha = 0.005;
	double delta = 0.000001;
	double oldVal = getValues(d, w);
	Gradient(d, w, alpha);
	double newVal = getValues(d, w);
	while(fabs(oldVal - newVal) > delta)
	{
		oldVal = newVal;
		Gradient(d, w, alpha);
		newVal = getValues(d, w);
	}
}

int main()
{
	//freopen("data", "r", stdin);
	int F, N;
    Vector<double> w;
    Vector<Data> d;
    while(scanf("%d %d", &F, &N) != EOF)
	{
		d.clear();
		w.clear();
        for(int i = 0; i < N; i++)
		{
			Data t;
			double _x, _y;
			t.x.push_back(1);
			for(int j = 1; j <= F; j++)
			{
				scanf("%lf", &_x);
				t.x.push_back(_x);
			}
			scanf("%lf", &_y);
			t.y = _y;
			d.push_back(t);
		}
		for(int i = 0; i <= F; i++)
			w.push_back(0);
		Iterator(d, w);
		d.clear();
		scanf("%d", &N);
		for(int i = 0; i < N; i++)
		{
			Data t;
			double _x;
			t.x.push_back(1);
			for(int j = 1; j <= F; j++)
			{
				scanf("%lf", &_x);
				t.x.push_back(_x);
			}
			printf("%.2lf\n", WX(t, w));
		}
	}
    return 0;
}