1defmyregression():2#由于在tensofflow2.0以上的版本,eager execution 是默认开启的。如果不加此语句,直接运行程序将会报错3tf.compat.v1.disable_eager_execution()4'''5自实现一个线性回归预测6:return:7'''8#1.准备数据,x特征值[100,1],y目标值[100]9x=tf.compat.v1.random_normal([100,1],mean=1...
介绍梯度下降法的原理 对鸢尾花数据集预处理并实现拟合多元线性回归 使用正确的Python代码将其实现。 1.多元线性回归模型 多元线性回归简介 在介绍多元线性回归模型之前,我们首先要简单介绍下线性回归(linear regression)的概念,线性回归是指利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计...
再来看一下随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)的算法步骤: 除了算法中所需的超参数α(学习速率,代码中写为lr)和epsilon(误差值),我们增加了另一个超参数epoch(迭代次数)。此外,为方便起见,在代码中我们用w代替θ。 我们自己创建了一组数据,是最简单的一元线性回归,以便画图展示。由于整个过程基本上就是...
线性回归是机器学习的基础,在日常使用中,我们经常调用函数来求解参数,这样虽然方便,但在学习初期不能加深对模型及代码的理解。本文则讲述了梯度下降法(包括Adagrad法)求解线性回归的理论以及如何用Python实现,最后应用到diabetes数据集,并将结果与sklearn中的API进行对比。 1. Introduction Linear regression is the fun...
梯度下降法是一种迭代优化算法,用于找到损失函数的局部最小值。在线性回归中,我们可以对w和b进行迭代更新,每次更新都朝着梯度的反方向,直到损失函数达到最小值或满足停止条件。Python实现如下: python def gradient_descent(X, Y, learning_rate, num_iterations): n = len(X) w = 0 b = 0 for _ in ran...