TensorFlow.NET機器學習入門【3】采用神經網絡實現非線性回歸
上一篇文章我們介紹的線性模型的求解，但有很多模型是非線性的，比如： 這里表示有兩個輸入，一個輸出。 現在我們已經不能采用y=ax+b的形式去定義一個函數了，我們只能知道輸入變量的數量，但不知道某個變量存在幾次方的分量，所以我們采用一個神經網絡去定義一個函數。 我們假設 ...
原文：菜鳥之路——機器學習之非線性回歸個人理解及python實現
關鍵詞： 梯度下降：就是讓數據順着梯度最大的方向，也就是函數導數最大的放下下降，使其快速的接近結果。 Cost函數等公式太長，不在這打了。網上多得是。 這個非線性回歸說白了就是縮小版的神經網絡。 python實現： 運行結果： ......輸出數據太多，只截取后面十幾行 Iteration cost: . Iteration cost: . Iteration cost: . Iteration ...
2018-08-31 14:51 0 889 推薦指數：
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