線性回歸 數學中的回歸是指，現實中的變量之間存在一種函數關系，通過一批樣本數據找出這個函數關系，即通過樣本數據回歸到真實的函數關系。 線性回歸/Linear Regression是指，一些變量之間存在線性關系，通過一批樣本數據找出這個關系，線性關系函數的圖形是一條直線。 線性函數的方程 ...

隨機、mini-batch、batch（見最后解釋） 在每個 epoch 送入單個數據點。這被稱為隨機梯度下降（stochastic gradient descent）。我們也可以在每個 epoch ...

線性回歸：w1x1+w2x2+w3x3+......+wnxn+bias(這是一個偏移量)，我們采用的算法是：線性回歸，策略是：均方誤差，優化是：梯度下降API, 1.轉准備好實驗的數據：100個數據，每一個有一個特征值，所以形成一個【100,1】的列表，在准備一個目標函數：y=0.8x+0.7 ...

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回歸分析用於分析輸入變量和輸出變量之間的一種關系，其中線性回歸是最簡單的一種。 設： Y=wX+b，現已知一組X（輸入）和Y（輸出）的值，要求出w和b的值。 舉個例子：快年底了，銷售部門要發年終獎了，銷售員小王想知道今年能拿多少年終獎，目前他大抵知道年終獎是和銷售額（特征量）掛鈎的，具體 ...

線性回歸問題 original data (y = w*x + b +eps) loss rate final data (y' = w' *x + b' + eps ) 最終loss趨近9.17*10^-5, w趨近1.4768, b趨近0.0900 真實的w ...

來自《TensorFlow深度學習》書籍 一、線性回歸 model = tf.keras.Sequential() #序列模型，在此基礎上搭網絡 model.add(tf.keras.layers.Dense(1,input_shape = (1,))) #全連接層 ...

目錄 線性回歸 基本要素 模型 模型訓練 訓練數據 損失函數 優化算法 模型預測 表示方法 神經網絡圖 矢量計算表達式 ...