准備數據: 實現線性回歸: ...
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。 隨機生成 個數據點,圍繞在y . x . 周圍,設置W . ,b . ,屆時看構建的模型是否能學習到w和b的值。 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib. ...
2018-05-28 21:45 1 3797 推薦指數:
准備數據: 實現線性回歸: ...
首先我們要試驗的是 人體脂肪fat和年齡age以及體重weight之間的關系,我們的目標就是得到一個最優化的平面來表示三者之間的關系: TensorFlow的程序如下: 程序中的數據散點圖如下: 通過TensorFlow得到的最終的W的取值和b的取值如下所示: 現在 ...
研究方向是數據驅動的產品剩余壽命預測,看了不少論文,搞了幾個月也沒做出成果。打算從最簡單的線性回歸擬合開始。話不多說,直接開始。 1.數據 用的西交軸承庫數據35Hz12kN工況的bearing1-1,網上能找到數據庫。采樣頻率是25.6KHZ,一分鍾內只采集1.28秒也就是一分鍾內采集 ...
在Python中使用線性回歸算法 Scikit-Learn 涵蓋了主流的機器學習算法,我們先介紹常用的幾個庫: lienar_model:線性模型算法庫,包括Logistic回歸算法等; neighbors:最鄰近算法庫; naive-bayes:朴素貝葉斯算法庫; tree ...
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 ...
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 ...
目錄 准備知識 Tensorflow運算API 梯度下降API 簡單的線性回歸的實現 建立事件文件 變量作用域 增加變量顯示 模型的保存與加載 自定義命令行參數 准備知識 ...
運行結果: ...