Tensorflow基本开发步骤--以逻辑回归拟合二维数据为例
基本开发步骤 准备数据 模型搭建 正向模型搭建 反向模型搭建 迭代训练模型 训练模型 训练模型可视化 使用模型 ...
原文：二维直线回归(拟合)算法(二)
三 高斯牛顿法 Gauss Newton ，列文伯格 马奎尔特法 Levenberg Marquardt 下面是离散数据样本集的最小化函数，高斯牛顿算法就是通过迭代发现以下此函数的最小值: 依据高斯牛顿算法，对于直线函数， 为自变量参数矩阵 a,b ： 为自变量a,b梯度矩阵, Jf为f Xi, 函数的雅可比矩阵，即f Xi, 函数自变量的偏导数矩阵 Xi , 而列文伯格 马奎尔特法是在 的对角线 ...
2016-10-03 15:46 0 2136 推荐指数：
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