TensorFlow——實現線性回歸算法
結果: ...
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: 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 x b,然后再采用梯度下降法進行訓練,通過最小化損失函數的方法進行優化,最終訓練得出方程的系數。 在下面的例子中,梯度下降法的學習率為 . ,訓練迭代次數為 次。 運行上面 ...
2018-09-30 23:44 4 1006 推薦指數:
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, ...
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 ...
利用TensorFlow實現多元線性回歸,代碼如下: 數據集下載:下載地址 ...
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 ...