Work in progress

PytorchTutorialCodes/1_linearregression_2.py

@@ -0,0 +1,29 @@
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+# Együtthatók
+a, b, c, d = 1, -2, 3, -1
+
+# X értékek
+x = np.linspace(-2, 2, 400)
+# Harmadfokú polinom értékek
+y = a + b*x + c*x**2 + d*x**3
+
+# Válassz néhány pontot a polinomról
+x_points = np.linspace(-2, 2, 10)
+y_points = a + b*x_points + c*x_points**2 + d*x_points**3
+
+# Lineáris regresszió illesztése a pontokra
+coeffs = np.polyfit(x_points, y_points, 1)  # 1. fokú polinom = egyenes
+lin_y = coeffs[0]*x + coeffs[1]
+
+# Ábrázolás
+plt.plot(x, y, label='Harmadfokú polinom')
+plt.scatter(x_points, y_points, color='blue', marker='x', s=80, label='Polinom pontjai')
+plt.plot(x, lin_y, color='black', linestyle='--', label='Lineáris regresszió')
+plt.xlabel('x')
+plt.ylabel('y')
+plt.title('Polinom és lineáris regresszió')
+plt.legend()
+plt.grid(True)
+plt.show()