前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow,今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...训练部分数据 ---- 模型 本次使用的是线性回归模型 y=Wx+by=Wx+b y=Wx+b 其中WWW为权重,bbb为偏置。...---- 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤: 1. 设置各种超参数,例如学习率,迭代次数等; 2. 定义变量和模型; 3. 初始化变量; 4. 正式开始训练....废话不多说上完整代码,代码里有注释: from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas...可以参考这篇文章:An overview of gradient descent optimization algorithms 其实在这种简单的模型上,我个人觉得使用 sklearn 效率更高点(当然 TensorFlow
前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow,今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...训练部分数据 模型 [图片] 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤: 1. 设置各种超参数,例如学习率,迭代次数等; 2. 定义变量和模型; 3. 初始化变量; 4....废话不多说上完整代码,代码里有注释: from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas...可以参考这篇文章:An overview of gradient descent optimization algorithms 其实在这种简单的模型上,我个人觉得使用 sklearn 效率更高点(当然 TensorFlow
参考链接: 使用Tensorflow进行线性回归 线性回归 (1)简单线性回归(一元) 定义输入变量x,输出变量y;初始化线性回归中的参数:w,b;根据公式给出预测结果,计算误差,使用梯度下降优化;...不断的训练,直到达到最大的训练次数(或考虑达到最小的误差要求),结束训练,输出最终的结果; # coding=utf-8 ''' tensorflow 完成简单的线性回归(隐藏层单神经元) ''' import...) y_data = x_data*0.1+0.3 #2.创建tensorflow结构 #定义权重参数,一维,范围为-1.0到1.0 Weights = tf.Variable(tf.random_uniform...sess.run(Weights),sess.run(biases)) ''' w = 0.1,b = 0.3 预测结果:w = 0.09999931,b = 0.30000037 ''' (2)通用线性回归...定义添加网络的函数;调用函数构建:1( 输入)-10(隐层)-1(输出)网络结构;预测输出,计算误差,梯度下降进行优化;开始训练,训练过程中图示显示拟合过程; # coding=utf-8 ''' #利用神经网络实现线性回归
本系列推送主要参考: Stanford University CS20SI: Tensorflow for Deep Learning Research. 01 — Tensorflow做线性回归 前面实现过最小二乘法的线性回归算法...,梯度下降求解过程,详见文章: 那么,借助tensorflow如何实现最小二乘法的线性回归呢?...基本的思路,首先生成拟合的数据集,然后构建线性回归的Graph,最后在Session中迭代train器,得到拟合的参数w和b,画出拟合曲线。...y_data = [v[1] for v in vectors_set] plt.scatter(x_data,y_data,c='b') plt.show() 产生的数据分布如下所示: 1.2构建线性回归的...以上就是在tensorflow中做基本的线性回归的基本步骤,利用这个最基本的任务,先体会下tensorflow做回归的过程。
本系列推送主要参考: Stanford University CS20SI: Tensorflow for Deep Learning Research. 01 — Tensorflow做线性回归 前面实现过最小二乘法的线性回归算法...,梯度下降求解过程,详见文章: 机器学习之线性回归:算法兑现为python代码 那么,借助tensorflow如何实现最小二乘法的线性回归呢?...基本的思路,首先生成拟合的数据集,然后构建线性回归的Graph,最后在Session中迭代train器,得到拟合的参数w和b,画出拟合曲线。...1.2 构建线性回归的Graph w = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.,1.)...以上就是在tensorflow中做基本的线性回归的基本步骤,利用这个最基本的任务,先体会下tensorflow做回归的过程。 以上完整源码,请点击下方“阅读原文”按钮。
1.1 线性回归 线性回归是你能用 TF 搭出来的最简单的模型。 操作步骤 导入所需的包。...import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklearn.datasets as...为了方便展示,我们进行一元线性回归,但是特征数还是单独定义出来,便于各位扩展。...扩展阅读 斯坦福 CS229 笔记:二、单变量线性回归 斯坦福 CS229 笔记:四、多变量线性回归
TensorFlow线性回归与逻辑回归实战 议程 Review Linear regression on birth/life data Control Flow tf.data Optimizers..., gradients Logistic regression on MNIST Loss functions ---- 一、TensorFlow线性回归 ---- 回顾 计算图 TensorFlow...中的线性回归 数据与模型概要 建模之间的线性关系: 因变量Y....世界发展指标数据集 X: 出生率 Y: 预期寿命 190 国家 想要:找到X和Y之间的线性关系,从X预测Y....逻辑回归 ---- 数据集:MNIST Database 每个图像都是一个28x28阵列,被展平为1-d张量,大小为784 X: 手写数字图像 Y: 数字值 任务:识别图中的数字 模型:Y_predicted
在本练习中,将同时使用TensorFlow和PyTorch框架执行线性回归并比较其结果。 问题 在本练习中,将使用一个非常简单的示例。...—线性回归 这是使用keras库使用TensorFlow执行线性回归的代码。...与TensorFlow模型相比,线性回归的PyTorch应用程序确实庞大而复杂。...第一步,导入设计线性回归模型所需的库。...(线性回归模型)的实现。
这里使用机器学习进行线性回归。 功能:输入x坐标和y坐标,进行线性拟合,并绘制曲线。 <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@<em>tensorflow</em>...min)],[max,realFun(max)]]; var option = { title: { text: '<em>线性</em>函数拟合
tensorflow不止能用于深度学习,也能用来实现传统机器学习算法。比如实现线性回归。...tensorflow的线性回归代码当然不如scikit learn的简洁,在scikit learn中只需要几行代码: from sklearn.linear_model import LinearRegression...clf = LinearRegression() clf.fit(x,y) 而在tensorflow中很多功能需要自己实现。...而像梯度下降优化器这种写起来麻烦的功能,tensorflow已经实现好了。 要说tensorflow有什么优势的话,那就是如果你数据特别特别大的话,用tensorflow能分布计算吧。...下面是用tensorflow实现线性回归的完整代码。
TensorFlow 是什么 是一个深度学习库,由 Google 开源,可以对定义在 Tensor(张量)上的函数自动求导。...Tensor(张量)意味着 N 维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow即为张量从图的一端流动到另一端。...一周之前我连tensorflow、scikit-learn是什么都不清楚,也不知道数据挖掘分为传统机器学习(scikit-learn)跟深度学习(tensorflow),但是不重要嘛,伟大的毛主席教导我们...我大概学了‘协同过滤、主成分分析、k-means、svm、决策树、线性回归、逻辑回归’这几种算法。 真正项目应该是几种算法的协同作战,比如先用主成分分析找出重要的特征,在进行下一步的线性拟合等。...以下是用tensorflow建立线性回归模型,会python语言都看得懂,很简单! ? ?
Github 地址: https://github.com/Alvin2580du/machine_learning_with_tensorflow.git # 导入需要的模块 # - * - coding...: utf-8 - * - import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd from sklearn import datasets...一般对于多元线性回归模型,可以写成矩阵的形式就是,Y=WX+b,这里W是4x3的,x是150x4的,b是150x3的,所以Y的维度就是(150x4)x(4x3)+(150x3)=150x3(属于某个类别的概率
这里将环境建在 ~/tensorflow目录下, 执行: $ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow $ cd ~/tensorflow 4.然后,...print(sess.run(z)) // 输出计算出的z值 0x03 样例 Github上有一个比较好的Demo合集,有注释有源代码还蛮好的,但今天我们不讲上面的代码,我们讲如何用TF实现线性回归模型...所谓线性回归模型就是y = W * x + b的形式的表达式拟合的模型。 我们如果想通过深度学习拟合一条直线 y = 3 * x 应该怎么做呢?咱不讲虚的先展示下代码!然后我们在逐步分析。...#coding=utf-8 import tensorflow as tf 毕竟是基于TensorFlow的,那我们肯定要导入TensorFlow滴,导入之后取个别名tf,之后用起来方便些。...维的变量(其实吧,就是一个普普通通的数,直接用tf.float32也行)并将其初值赋为0 b : 我们需要训练的b,定义一个1维变量,并将其初值赋为0 y_ :我们训练时需要输入的x对应的y 3.定义线性模型
TF_CCP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow
上一篇 第一个机器学习问题 其实是一个线性回归问题(Linear 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。...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。如果你有一个想法要验证并快速获得结果,那么TF的高级API就是高效的构建工具。...本篇使用TF的低级API来呈现线性回归的每一个步骤。 ? 线性回归 第一个机器学习的TF实现 TensorFlow的计算分为两个阶段: 构建计算图; 执行计算图。...TensorBoard 词汇表 derivative; 导数; estimator: 估计; gradient descent: 梯度下降; inference: 推理; linear regression:线性回归
手写线性回归 使用numpy随机生成数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成模拟数据 np.random.seed(42)...# 可视化数据 plt.scatter(X, y) plt.xlabel('X') plt.ylabel('y') plt.title('Generated Data') plt.show() 定义线性回归参数并实现梯度下降...对于线性拟合,其假设函数为: h_θ(x)=θ_1x+θ_0 这其中的 θ 是假设函数当中的参数。...) plt.ylabel('y') plt.legend() plt.title('Linear Regression using Gradient Descent') plt.show() 实现多元线性回归...多元线性回归的梯度下降算法: θ_j≔θ_j−α\frac{∂J(θ)}{∂θ_j} 对 \frac{∂J(θ)}{∂θ_j} 进行等价变形: θ_j≔θ_j−α\frac{1}{m}∑_{i=1}^
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
:tensorflow 基本语法 import tensorflow as tf x = tf.Variable(3, name='x') #Variable创建一个变量 y = tf.Variable...手动实现多元线性回归中解析解求解过程 import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_california_housing...手动实现多元线性回归中梯度下降求解过程 import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_california_housing...from sklearn.preprocessing import StandardScaler #多元线性回归是一个凸函数 ,所以能找到全局最优解 #神经网络只有局部最优解 n_epochs =...通过Tensorflow运行机器学习可以实现分布式运算,提高速度。
作者 | Aymeric Damien 编辑 | 奇予纪 出品 | 磐创AI团队 线性回归示例: 本示例使用TensorFlow v2库实现线性回归,此示例使用简单方法来更好地理解训练过程背后的所有机制...from __future__ import absolute_import, division, print_function import tensorflow as tf import numpy...# 随机初始化权重,偏置 W = tf.Variable(rng.randn(),name="weight") b = tf.Variable(rng.randn(),name="bias") # 线性回归
通过npm install @tensorflow/tsfl-node就行 ---- 机器学习基础 在进行TensorFlow的实践之前, 关于机器学习有一些基本概念需要介绍....有监督学习下, 要解决的任务T可以大致分为两类: 回归问题 Regression Problem, 在某一连续区间内对某一组输入进行输出结果预测 举个例子: 根据过往的工龄与工资水平的数据(经验E),...学习速率 Learning Rate 参与梯度下降算法, 用于调整参数变化速率. ---- TensorFlow TensorFlow是目前最出名的机器学习框架....由于本文只是简单尝试线性回归, 因此选择Core API来进行, Layer的部分感兴趣的话, 可以官网了解. ---- 正题 现在我们来创建一个线性回归的学习模型, 本文中使用TypeScript作为开发语言...stepLoss) return stepLoss; }); } for (let i = 0; i < 10000; i++) { train(); } 需要注意的是, 线性回归的梯度下降函数是凹函数
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云