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 ...
跟着網易雲課堂上面的免費公開課深度學習應用開發Tensorflow實踐學習,學到線性回歸這里感覺有很多需要總結,梳理記錄下階段性學習內容。 題目:通過生成人工數據集合,基於TensorFlow實現y x 線性回歸 使用Tensorflow進行算法設計與訓練的核心步驟 准備數據 構建模型 訓練模型 進行預測 線性回歸問題 一 准備數據: 生成人工數據集 在Jupter中,使用matplotlib顯示 ...
2018-11-08 22:30 0 956 推薦指數:
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 ...
線性回歸問題 original data (y = w*x + b +eps) loss rate final data (y' = w' *x + b' + eps ) 最終loss趨近9.17*10^-5, w趨近1.4768, b趨近0.0900 真實的w ...
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 ...
。(模型過於簡單) 那么是什么原因導致模型復雜?線性回歸進行訓練學習的時候變成 ...
多元線性回歸模型 的最小二乘估計結果為 如果存在較強的共線性,即 中各列向量之間存在較強的相關性,會導致的從而引起對角線上的 值很大 並且不一樣的樣本也會導致參數估計值變化非常大。即參數估計量的方差也增大,對參數的估計會不准確。 因此,是否可以刪除掉一些相關性 ...
線性回歸 (1)線性回歸的主要內容: 有興趣可以玩一下這個游戲:是猜相關系數的,給你一些散點圖,猜相關系數,很難猜對,說明看圖說明相關性不靠譜! (2)線性回歸怎么做?數學公式 一個簡單線性回歸的例子: ols: 擬合優度 ...
本篇主要總結1.二分類邏輯回歸簡單介紹 , 2.算法的實現 3.對欠擬合問題的解決方法及實現(第二部分) 1.邏輯回歸 邏輯回歸主要用於非線性分類問題。具體思路是首先對特征向量進行權重分配之后用 sigmoid 函數激活。如下公式(1)(2) : h > 0.5時,分類為1。h ...