#TensorFlow實現Logistic 回歸 import tensorflow as tf #導入手寫數字集 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist ...
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 . training epochs display step 生成訓練數據 train X np.asarray . , . , . , . , . , ...
2017-07-23 12:17 0 1318 推薦指數:
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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 ...
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 ...
結果: ...
准備數據: 實現線性回歸: ...
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, ...
利用TensorFlow實現多元線性回歸,代碼如下: 數據集下載:下載地址 ...