TensorFlow是咱们机器学习领域非常常用的一个组件,它在数据处理,模型建立,模型验证等等关于机器学习方面的领域都有很好的表现,前面的一节我已经简单介绍了一下TensorFlow里面基础的数据结构即:Tensor和Dataset; 这里咱们开始介绍TensorFlow的建模过程以及验证模型的一些简单方法。其实无论是sklearn还是TensorFlow,他们的模型建立...
linear_regression_model.py importtensorflow as tfimportnumpy as npclasslinearRegressionModel:def__init__(self, x_dimen): self.x_dimen=x_dimen self._index_in_epoch=0 self.constructModel() self.sess=tf.Session() self.sess.run(tf.global_variables_initializer())defweight_variable(self, shape):...
让我想起币圈的一句话“傻.逼的共识,也是共识。” 通过前面几节,虽然不能说熟练掌握了TensorFlow,但是至少有了大概的印象和框架吧。从这节开始,我们尝试做个复杂点的、有意义的例子。 做什么呢?TF设计出来本来就是给机器学习用的,而机器学习最简单的模型是什么?-线性回归。那就从它开刀吧。 线性回归 我们知道...
# Create Model # Set model weights W = tf.Variable(rng.randn(), name="weight") b = tf.Variable(rng.randn(), name="bias") # Construct a linear model activation = tf.add(tf.mul(X, W), b)#拟合 X * W + b # Minimize the squared errors # reduce_sum就是求和 # cost是真实值y...
tensorflow 2.0和1.0版本差别很大下面 1.0的线性回归例子。 #线性回归tensorflow1版本 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() learning_rate=0.01 training_epochs = 100 X=tf.placeholder(tf.float32) #用于feed dict Y=tf.placeholder(tf.float32 )#用于feed dict def model(X,w): #...
数据挖掘从入门到放弃(七):TensorFlow和keras实现线性回归LinearRegression,从实践出发学习TensorFlow和teras机器学习框架,分别用tf和keras实现线性模型,两者区别在于
简介:数据挖掘从入门到放弃(七):TensorFlow 和 keras 实现线性回归 LinearRegression 网络异常,图片无法展示 | 从实践出发学习 TensorFlow 和 teras 机器学习框架,分别用 tf 和 keras 实现线性模型,两者区别在于前者相当于手推了线性回归模型,后者使用单层的感知机,很便捷。
TENSORFLOW -KERAS -LINEAR REGRESSIONLuis TorresTorres Guardia
regression 基础 模型 torch03:linear_regression 编程算法 (2)定义训练数据:或者使用自己的数据集:(可参考:https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147) MachineLP 2019/05/26 3920 Pytorch拟合任意函数 测试模型数据网络 1、读入数据import randomimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt...
TensorFlow——LinearRegression简单模型代码 代码函数详解 tf.random.truncated_normal()函数 tf.truncated_normal函数随机生成正态分布的数据,生成的数据是截断的正态分布,截断的标准是2倍的stddev。 zip()函数 zip() 函数用于将可迭代对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的对象...