首先我们要试验的是 人体脂肪fat和年龄age以及体重weight之间的关系,我们的目标就是得到一个最优化的平面来表示三者之间的关系: TensorFlow的程序如下: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt W = tf.Variable(tf.zeros([2, 1], name="weight_age")) b = tf.Variable(0.0, name="…

目录 准备知识 Tensorflow运算API 梯度下降API 简单的线性回归的实现 建立事件文件 变量作用域 增加变量显示 模型的保存与加载 自定义命令行参数 准备知识 Tensorflow运算API 矩阵运算:tf.matmul(x, w) 平方:tf.square(error) 均值:tf.reduce_mean(error) 梯度下降API tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate):梯度下降优化 learning_rate:学习率…

思路:在数据上选择一条直线y=Wx+b,在这条直线上附件随机生成一些数据点如下图,让TensorFlow建立回归模型,去学习什么样的W和b能更好去拟合这些数据点. 1)随机生成1000个数据点,围绕在y=0.1x+0.3 周围,设置W=0.1,b=0.3,届时看构建的模型是否能学习到w和b的值. import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt num_points=1000 vectors_se…

过程: 先用numpy建立100个数据点,再用梯度下滑工具来拟合,得到完美的回归线. # _*_coding:utf-8_*_ import tensorflow as tf import numpy as np # 用numpy建立100个数据点,y=x*0.1+0.3 x_data = np.random.rand(100).astype("float32") y_data = x_data*0.1+0.3 # 建立权值变量W和偏移量变量b W = tf.Variable(tf.r…

给你多组数据集,例如给你很多房子的面积.房子距离市中心的距离.房子的价格,然后再给你一组面积. 距离,让你预测房价.这类问题称为回归问题. 回归问题(Regression) 是给定多个自变量.一个因变量以及代表它们之间关系的一些训练样本,来确定它们的关系.其中最简单的一类是线性回归(Linear Regression). 线性回归函数的形式如下:   (1) θj 是我们要求的系数.接下来介绍一下求θ 的两种方法,梯度下降(Gradient Descent)和正规方程(Normal Rquati…

线性回归 线性回归是分析一个变量与另外一个变量之间关系的方法 因变量:y 自变量:x 关系:线性 y = wx+b 分析:求解w,b 求解步骤: 确定模型,Model:y = wx+b 选择损失函数,MSE: \[\frac{1}{m}\sum^{m}_{i=1}(y_i-\hat{y_i}) \] 求解梯度并更新w,b w = w - LR* w.grad b = b -LR* b.grad import os import torch import matplotlib.pyplot as…

# 深度学习 # 图像识别,自然语言处理 # 机器学习 深度学习 # 分类:神经网络(简单) 神经网络(深度) # 回归 图像:卷积神经网络 # 自然语言处理:循环神经网络 # cpu:运行操作系统,处理业务,计算能力不是特别突出 # gpu:专门为计算设计的 import tensorflow as tf a = tf.constant(5.0) b = tf.constant(6.0) sum1 = tf.add(a,b) # 在session外边打印时只能查看对象 # 程序的图 a,b,s…

本节将针对波士顿房价数据集的房间数量(RM)采用简单线性回归,目标是预测在最后一列(MEDV)给出的房价. 波士顿房价数据集可从http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston处获取. 本小节直接从 TensorFlow contrib 数据集加载数据.使用随机梯度下降优化器优化单个训练样本的系数. 实现简单线性回归的具体做法 导入需要的所有软件包: 在神经网络中,所有的输入都线性增加.为了使训练有效,输入应该被归一化,所以这里定义一个函数来归一化输入数据: 现在使…

TensorFlow简单线性回归 将针对波士顿房价数据集的房间数量(RM)采用简单线性回归,目标是预测在最后一列(MEDV)给出的房价. 波士顿房价数据集可从http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston处获取. 直接从 TensorFlow contrib 数据集加载数据.使用随机梯度下降优化器优化单个训练样本的系数. 实现简单线性回归的具体做法 导入需要的所有软件包:                                               …

在这一篇博客中大概讲一下用tensorflow如何实现一个简单的线性回归模型,其中就可能涉及到一些tensorflow的基本概念和操作,然后因为我只是入门了点tensorflow,所以我只能对部分代码给出相关的tensorflow的概念. 线性回归模型的表达式如下: 其中,是权重,是偏置,和则是输入数据和对应的模型预测值. 在tensorflow中,是用图来表示计算的形式的,图中的每个节点称为一个op(即operation),每个operation获得相关张量(Tensor)后进行数值计算,每个…