有没有什么方法可以使用 python 的梯度下降来获得时间序列的斜率？

Question

我是 python 和机器学习领域的新手。我正在尝试使用梯度下降法（可能是线性回归）从 python 2.7 中的温度和时间序列图获得斜率，如下所示

我从 OpenTSDB 获取温度和时间值，时间值最初显示为 unix 时间，但我使用如下所示将其更改为字符串

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);

有什么方法可以使用梯度下降法得到上面图的斜率吗？

我试过本教程 https://anaconda.org/benawad/gradient-descent/notebook，但没有用，而且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')

我用了上面的函数做梯度下降，但是效果不佳

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

Answer 1

梯度下降是一种用于查找函数极值（最小值或最大值）的算法，问题是您没有函数。您所拥有的只是一系列点。现在您可能会尝试将多项式拟合到您的点并计算该函数的导数，但这可能不太准确，因为您的数据是 'bumpy'，否则您将不得不使用高阶多项式。

第二个选项是线性插值：简单地说，取两个点并在它们之间拟合一条线并计算该线的斜率。

真正的问题是：您首先需要完成什么？

有没有什么方法可以使用 python 的梯度下降来获得时间序列的斜率？

Is there any ways to get a slope in time series using gradient descent from python?

time-series

python-2.7

gradient-descent