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 我们知道线性回归是一种监督学
这里有几个核心的参数我需要解释一下,首先features和target两个参数很明显就是咱们第一步中获取的数据,分别是用来训练这个模型的特征变量和label;重点这里解释一下batch_size, shuffle 和 num_epochs这三个参数,这三个参数在咱们TensorFlow的整个学习过程中都得用到,绝对的重点,不容怀疑。首先咱们来看batch_size, 因...
Tensorflow入门:Linear Regression 拟合上图的直线,这被称为线性回归,是机器学习最简单的入门问题,理论部分这里就不再赘述了。 线性回归的损失函数即为普通的平方均差。 tensorflow实现如下: # Linear Regression based on tensorflowimporttensorflowastf# training datax_train = [1,2,3] y_train = [1,2,3] W...
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。相同内容更新在:https://blog.csdn.net/yezonggang 使用TensorFlow(2.0) 需要自定义优化器、拟合函数等,如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 f...
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。
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
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): #...
tensorflow linear_regression 实例解析 import tensorflow as tf import numpy import matplotlib.pyplot as plt rng = numpy.random # Parameters learning_rate = 0.01 training_epochs = 2000 display_step = 50 # Training Data train_X = numpy.asarray([3.3,4.4,5.5,6.71,6.93,4.168,9.779,6.182,7.59,...
TENSORFLOW -KERAS -LINEAR REGRESSIONLuis TorresTorres Guardia
因为矩阵乘法之后不是一个数字,是一个多层数组 所以要用reduce_sum来求和 ,mean来求平均 tf.matmul(pX,W) + b 矩阵乘法,mutiply不是矩阵乘法... b是一个多层数组,因为矩阵乘法之后就算只有一项,也不是一个数字,是一个多层数组, W = tf.Variable(tf.random_normal([2, 1]),dtype=tf.float32) ...