利用TensorFlow實現多元線性回歸，代碼如下： 數據集下載：下載地址 ...

官方mnist代碼： 常用函數： ...

1、生成高斯分布的隨機數 導入numpy模塊，通過numpy模塊內的方法生成一組在方程 周圍小幅波動的隨機坐標。代碼如下： 運行上述代碼，輸出圖形如下： 2、采用TensorFlow來獲取上述方程的系數 　　首先搭建基本的預估模型y = w ...

結果： ...

思路：在數據上選擇一條直線y=Wx+b，在這條直線上附件隨機生成一些數據點如下圖，讓TensorFlow建立回歸模型，去學習什么樣的W和b能更好去擬合這些數據點。 1）隨機生成1000個數據點，圍繞在y=0.1x+0.3 周圍，設置W=0.1，b=0.3，屆時看構建的模型是否能學習到w和b ...

tensorflow.GradientTape記錄動態圖梯度，之前定義的損失函數是均方誤差，需要真實值和模型值， ...

TensorFlow實現線性回歸 #實現線性回歸 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt rng = np.random learn_rate = 0.01 ...

一元線性回歸 ​由於筆者的數學不太好，而且網上關於一元線性回歸的文章有很多，所以相關內容大家可以查找一下，這里我就簡單的搬運一下簡單概念。 一元線性回歸的方程： h ( x ) = β 0 + β 1 x h(x)=β_0+β_1x h(x)=β0​+β1​x 其中第一個參數 ...