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...
Project:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
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...
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([3.3,4.4,5.5,6.71,6.93,4.168,9.779,6.182,7.59,2.167,7.042,10.791,5.313,7.997,5.654,9.27,3.1]) train_Y = numpy.asarray(...
Using SciPy and classical linear regression, you could write something like from scipy.stats import linregress; w, b = linregress(x, y)[0 : 2]. To map this to TensorFlow, you make x the features and y the labels. I’ve used the high-level Estimator TensorFlow API for this example. ...
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(…
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
线性回归(linear regression)的TensorFlow实现 #这里是基于python 3.7版本的TensorFlow TensorFlow是一个机器学习的利器,打包了众多的机器学习中的模型以及各种数学上的处理 因此利用TensorFlow来学习机器学习能起到事半功倍的效果。 以下代码即是线性回归的实现(实现对函数 y = 0.1 x + 0.3 的回归)代码内给出详细注释...