Tensorflow基本開發步驟--以邏輯回歸擬合二維數據為例
基本開發步驟 准備數據 模型搭建 正向模型搭建 反向模型搭建 迭代訓練模型 訓練模型 訓練模型可視化 使用模型 ...
原文：二維直線回歸(擬合)算法(二)
三 高斯牛頓法 Gauss Newton ，列文伯格 馬奎爾特法 Levenberg Marquardt 下面是離散數據樣本集的最小化函數，高斯牛頓算法就是通過迭代發現以下此函數的最小值: 依據高斯牛頓算法，對於直線函數， 為自變量參數矩陣 a,b ： 為自變量a,b梯度矩陣, Jf為f Xi, 函數的雅可比矩陣，即f Xi, 函數自變量的偏導數矩陣 Xi , 而列文伯格 馬奎爾特法是在 的對角線 ...
2016-10-03 15:46 0 2136 推薦指數：
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