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用TensorFlow的Linear/DNNRegrressor预测数据

tensorflow 线性回归 api

今天要处理的问题对于一个只学了线性回归的机器学习初学者来说还是比较棘手——通过已知的几组数据预测一组数据。用excel看了下，关系不是很明显，平方，log都不是很明显，挨着试也不是办法，所以停下来理了理思路。

2018-07-30

4360

译文 | 与TensorFlow的第一次接触第二篇：线性回归

tensorflow 线性回归编程算法

本章中，将会利用TensorFlow实现一个简单的模型：线性回归。通过本示例，我会分析一些代码基础及说明如何在学习过程中调用各种重要组件，比如cost function或梯度下降算法。变量间关系的模型线性回归是用来度量变量间关系的统计技术。有意思的是该算法的实现并不复杂，但可以适用于很多情形。正是因为这些原因，我非常乐意以线性回归作为开始学习TensorFlow的开始。请记住，不管在两个变量（简单回归）或多个变量（多元回归）情形下，线性回归都是对一个依赖变量，多个独立变量xi，一个随机值b间的关系建模

2018-03-09

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线性回归与最小二乘法 | 机器学习笔记

线性回归机器学习

这篇笔记会将几本的线性回归概念和最小二乘法。在机器学习中,一个重要而且常见的问题就是学习和预测特征变量(自变量)与响应的响应变量(应变量)之间的函数关系这里主要讨论线性函数:在特征和响应之间

2018-03-08

1K0

线性回归回顾与logistic回归 | 机器学习笔记

线性回归机器学习

01 再看线性回归之前我们选择线性回归的时候，只是认为那些数据看上去很符合线性的样子，选择最小平方损失函数的时候，也是直接提出来的，没有考虑过为什么会是这个样子。接下来就从概率的角度来解释这些问题。

2018-03-08

1.1K0

机器学习实战 | 第二章：线性回归模型

机器学习线性回归

线性回归（Linear Regression）这个类是传统最小二乘回归的类.是最基础的线性回归的类. class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=1) 参数: fit_intercept : 布尔型,可选.是否计算模型的截距.要是设置为False的话,就不会计算截距了.(表明数据已经中心化了.) normalize : 布尔型,可选,默认是F

2018-03-08

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TensorFlow从0到1 | 第七篇：TensorFlow线性回归的参数溢出之坑

tensorflow 线性回归编程算法

上一篇 6 解锁梯度下降算法解释清楚了学习率（learning rate）。本篇基于对梯度下降算法和学习率的理解，去填下之前在线性回归中发现的一个坑。在5 TF轻松搞定线性回归中提到，只要把TF官方Get Started中线性回归例子中的训练数据换一下，就会出现越训练“损失”越大，直到模型参数都stackoverflow的情况。然而更换训练数据是我们学习代码的过程中再普通不过的行为，从stackoverflow.com上也能搜到很多人做了类似的尝试而遇到了这个问题。到底为什么这么经不住折腾？马上摊开看

2018-03-08

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TensorFlow从0到1丨第五篇：TensorFlow轻松搞定线性回归

tensorflow 线性回归

上一篇第一个机器学习问题其实是一个线性回归问题（line regression），呈现了用数据来训练模型的具体方式。本篇从平行世界返回，利用TensorFlow，重新解决一遍该问题。 TensorFlow的API有低级和高级之分。底层的API基于TensorFlow内核，它主要用于研究或需要对模型进行完全控制的场合。如果你想使用TF来辅助实现某个特定算法、呈现和控制算法的每个细节，那么就该使用低级的API。高级API基于TensorFlow内核构建，屏蔽了繁杂的细节，适合大多数场景下使用。如果你有一

2018-03-08

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