#TensorFlow实现Logistic 回归 import tensorflow as tf #导入手写数字集 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist ...
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 . training epochs display step 生成训练数据 train X np.asarray . , . , . , . , . , ...
2017-07-23 12:17 0 1318 推荐指数:
#TensorFlow实现Logistic 回归 import tensorflow as tf #导入手写数字集 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist ...
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 ...
线性回归:w1x1+w2x2+w3x3+......+wnxn+bias(这是一个偏移量),我们采用的算法是:线性回归,策略是:均方误差,优化是:梯度下降API, 1.转准备好实验的数据:100个数据,每一个有一个特征值,所以形成一个【100,1】的列表,在准备一个目标函数:y=0.8x+0.7 ...
结果: ...
准备数据: 实现线性回归: ...
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, ...
利用TensorFlow实现多元线性回归,代码如下: 数据集下载:下载地址 ...