利用TensorFlow实现多元线性回归，代码如下： 数据集下载：下载地址 ...

官方mnist代码： 常用函数： ...

1、生成高斯分布的随机数 导入numpy模块，通过numpy模块内的方法生成一组在方程 周围小幅波动的随机坐标。代码如下： 运行上述代码，输出图形如下： 2、采用TensorFlow来获取上述方程的系数 　　首先搭建基本的预估模型y = w ...

结果： ...

思路：在数据上选择一条直线y=Wx+b，在这条直线上附件随机生成一些数据点如下图，让TensorFlow建立回归模型，去学习什么样的W和b能更好去拟合这些数据点。 1）随机生成1000个数据点，围绕在y=0.1x+0.3 周围，设置W=0.1，b=0.3，届时看构建的模型是否能学习到w和b ...

tensorflow.GradientTape记录动态图梯度，之前定义的损失函数是均方误差，需要真实值和模型值， ...

TensorFlow实现线性回归 #实现线性回归 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt rng = np.random learn_rate = 0.01 ...

一元线性回归 ​由于笔者的数学不太好，而且网上关于一元线性回归的文章有很多，所以相关内容大家可以查找一下，这里我就简单的搬运一下简单概念。 一元线性回归的方程： h ( x ) = β 0 + β 1 x h(x)=β_0+β_1x h(x)=β0​+β1​x 其中第一个参数 ...