首先我们要试验的是 人体脂肪fat和年龄age以及体重weight之间的关系,我们的目标就是得到一个最优化的平面来表示三者之间的关系: TensorFlow的程序如下: 程序中的数据散点图如下: 通过TensorFlow得到的最终的W的取值和b的取值如下所示: 现在 ...
跟着网易云课堂上面的免费公开课深度学习应用开发Tensorflow实践学习,学到线性回归这里感觉有很多需要总结,梳理记录下阶段性学习内容。 题目:通过生成人工数据集合,基于TensorFlow实现y x 线性回归 使用Tensorflow进行算法设计与训练的核心步骤 准备数据 构建模型 训练模型 进行预测 线性回归问题 一 准备数据: 生成人工数据集 在Jupter中,使用matplotlib显示 ...
2018-11-08 22:30 0 956 推荐指数:
首先我们要试验的是 人体脂肪fat和年龄age以及体重weight之间的关系,我们的目标就是得到一个最优化的平面来表示三者之间的关系: TensorFlow的程序如下: 程序中的数据散点图如下: 通过TensorFlow得到的最终的W的取值和b的取值如下所示: 现在 ...
线性回归问题 original data (y = w*x + b +eps) loss rate final data (y' = w' *x + b' + eps ) 最终loss趋近9.17*10^-5, w趋近1.4768, b趋近0.0900 真实的w ...
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 ...
随机、mini-batch、batch(见最后解释) 在每个 epoch 送入单个数据点。这被称为随机梯度下降(stochastic gradient descent)。我们也可以在每个 epoch ...
。(模型过于简单) 那么是什么原因导致模型复杂?线性回归进行训练学习的时候变成 ...
多元线性回归模型 的最小二乘估计结果为 如果存在较强的共线性,即 中各列向量之间存在较强的相关性,会导致的从而引起对角线上的 值很大 并且不一样的样本也会导致参数估计值变化非常大。即参数估计量的方差也增大,对参数的估计会不准确。 因此,是否可以删除掉一些相关性 ...
线性回归 (1)线性回归的主要内容: 有兴趣可以玩一下这个游戏:是猜相关系数的,给你一些散点图,猜相关系数,很难猜对,说明看图说明相关性不靠谱! (2)线性回归怎么做?数学公式 一个简单线性回归的例子: ols: 拟合优度 ...
本篇主要总结1.二分类逻辑回归简单介绍 , 2.算法的实现 3.对欠拟合问题的解决方法及实现(第二部分) 1.逻辑回归 逻辑回归主要用于非线性分类问题。具体思路是首先对特征向量进行权重分配之后用 sigmoid 函数激活。如下公式(1)(2) : h > 0.5时,分类为1。h ...