利用TensorFlow實現多元邏輯回歸，代碼如下： 數據集下載：下載地址 ...

准備數據： 實現線性回歸： ...

一、前述 TensorFlow是谷歌基於DistBelief進行研發的第二代人工智能學習系統，其命名來源於本身的運行原理。Tensor（張量）意味着N維數組，Flow（流）意味着基於數據流圖的計算，TensorFlow為張量從流圖的一端流動到另一端計算過程。TensorFlow是將復雜的數據結構 ...

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 ...

#coding:utf8 import tensorflow as tf from sklearn import linear_model from sklearn import preprocessing import numpy as np def read_data(file_queue ...

一、二元輸入特征線性回歸 測試數據為：ex1data2.txt Python代碼如下： 二、多元線性回歸，以三個特征輸入為例 輸入數據：testdata.txt。其中第一列是指輸入的數據序列，不可讀入 python ...

一、簡單的多元線性回歸： data.txt 回歸代碼： 簡單的得到一個變換的公式 y=b(1)+b(2)*x1+b(3)*x2+b(3)*x3; 二、ridge regression嶺回歸 　　其實就是在回歸前對數據進行預處理，去掉一些偏差 ...

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