转载请说明出处：TensorFlow (1) - 线性模型 原作者：Magnus Erik Hvass Pedersen / GitHub / Videos on YouTube 需要导入的包 import...TensorFlow计算图 TensorFlow 使用计算图模型来构建神经网络。其主要流程是先建立好整个网络的计算图模型，然后再导入数据进行计算。...例如在本文的线性模型中，参数有两个： y = Wx+b 其中的 W 就是模型的权重，b 就是模型的偏移量，这两个变量会在计算过程中被优化。...上式返回的结果是一个 [None, num_classes] 的矩阵。 logits 是 TensorFlow 常用术语，这里不去考虑。...不同的是 Numpy 的计算是实时的，而 TensorFlow 只有在运行计算图时才会返回结果。 Cost Function 代价函数 代价函数用来评估模型的错误率。
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...看起来麻烦，其实是提供了更加个性化的解决方案，比如可以自定义误差函数，达到个性化的模型效果。 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。...epoch in range(training_epochs): sess.run(training_step,feed_dict={X:x_train,Y:y_train})#训练模型
BLAS、cuBLAS、cuDNN等拓展包 TensorFlow框架 本文的标题和内容牵都涉及到 TensorFlow，仅仅是因为它是可以选用的工具之一，像Keras等等其他的框架都可以实现文章中想要的模型...从市面上的书籍和文章我们可以了解到TensorFlow 貌似是为深度学习而生的，好像不做些图像识别、机器人等深度学习项目就触不到TensorFlow，自己一直是这样固执的认为, 所以做模型的时候对TensorFlow...模拟线性模型 文中通过模拟产生数据，构造简单的线性模型，使用TensorFlow工具，利用梯度下降算法，估计模型系数，给出模拟的收敛效果；同时，我们使用著名的鸢尾花数据集来小试牛刀，so，let’s begin...plt.grid(True) plt.legend(bbox_to_anchor=(1.0,1),fontsize=25,loc=1,borderaxespad=0.) plt.show() 可以看出简单线性模型对鸢尾花数据集拟合效果还是不错的...结束语 一个使用Tensorflow应用于传统统计模型的小例子就这样告成了，欢迎指正。
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络，作为新手，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，一种是在loss中计算后得到了Nan...01 Loss计算中出现Nan值 在搜索以后，找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法（原文地址：这里），大致的解决办法就是，在出现Nan值的loss中一般是使用的TensorFlow的log...函数，然后计算得到的Nan，一般是输入的值中出现了负数值或者0值，在TensorFlow的官网上的教程中，使用其调试器调试Nan值的出现，也是查到了计算log的传参为0；而解决的办法也很简单，假设传参给...不过需要注意的是，在TensorFlow中，tf.nn.sigmoid函数，在输出的参数非常大，或者非常小的情况下，会给出边界值1或者0的输出，这就意味着，改造神经网络的过程，并不只是最后一层输出层的激活函数...举例说明就是TensorFlow的官网给的教程，其输出层使用的是softmax激活函数，其数值在[0,1]，这在设计的时候，基本就确定了会出现Nan值的情况，只是发生的时间罢了。
TensorFlow入门 - 使用TensorFlow给鸢尾花分类(线性模型) 本例参考自Plain and Simple Estimators - YouTube，中文字幕以及详细解释参考机器学习...120,) dtype=int64>) In[5] # 数据流向 # raw data -> input_fn -> feature columns -> model # fit model 训练模型...，它定义了一个简单的线性模型，并配置了三个参数：feature_columns即特征值，已在前面定义；n_class即分类的总数，本例为3；model_dir即模型的存储路径。...本例所搭建的线性模型的最终准确度达到了96.66667%。这是一个不错的数值，因为这意味着从统计方面来说该模型能从100朵鸢尾中正确区分96朵鸢尾的品种。...当然这并不意味着我们对此感到满足，因为这是一个示例的简单模型，我们应当追求实际应用模型的准确率超过99%！
它的一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从电话、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。...支持CNN、RNN和LSTM算法，是目前在 Image，NLP 最流行的深度神经网络模型。...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！ ? ?
在IE中使用Date对象的getTime方法解析以下格式的日期时(2020-12-14 16:00:00)会返回NaN,原因是在IE中使用该方法时参数的格式必须为YYYY/MM//DD let date...= new Date("2020-12-14 16:00:00").getTime() console.log(date) //NaN 使用replace更改日期格式 let date = new Date...("2020-12-14 16:00:00".replace(/-/g, '/')).getTime(); console.log(date) //1607932800000 replace()方法返回一个由替换值替换部分或所有的模式匹配项后的新字符串...Date.parse(date.replace(/-/g, '/')) console.log(newDate) //1607932800000 Date.parse()方法解析一个表示某个日期的字符串，并返回...1970-1-1 00:00:00 UTC到该日期对象(该日期对象的UTC时间)的毫秒数，如果字符串无法识别，或者包含了不合法的日期数值(2020-02-31)，则返回NaN
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...b= nan Epoch: 0001 W= nan b= nan 其实就是正负跳的太厉害，而且貌似收敛不了。
文章目录 tensorflow2线性模型 步骤 源代码 tensorflow2线性模型 步骤 使用 tf.keras.datasets 获得数据集并预处理 使用 tf.keras.Model 和 tf.keras.layers...构建模型 构建模型训练流程，使用 tf.keras.losses 计算损失函数，并使用 tf.keras.optimizer 优化模型 构建模型评估流程，使用 tf.keras.metrics 计算评估指标...源代码 # Data import numpy as np import tensorflow as tf # data X_raw = np.array([2013, 2014, 2015, 2016
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...b= nan Epoch: 0001 W= nan b= nan 其实就是正负跳的太厉害，而且貌似收敛不了。...，我个人觉得使用 sklearn 效率更高点（当然 TensorFlow 的定制性比较强，更为底层），我用 sklearn 实现了一次，效果很好，基本就是傻瓜式操作，效果如图， ?
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....梯度下降算法 Gradient Descent 一种调整模型中参数的算法. 在学习过程中会反复用到这个算法来调整模型中的参数....模型 Model 与上文所提到的机器学习中的Model属于同一个概念. 在TensorFlow中具有两种构建Model的方式. 一种基于Layer 层, 一种基于底层核心Core API....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...我们使用Core API来构建我们的训练模型 训练集 import * as tf from '@tensorflow/tsfl-node'; const trainX = [3.3, 4.4, 5.5
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。
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...tensorflow as tf import numpy as np #1.创建数据(输入x_data，输出y_data) x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32...) 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...(隐藏层多神经元，权重与偏差为矩阵) ''' import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络，作为新手，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，一种是在loss中计算后得到了Nan...Loss计算中出现Nan值 在搜索以后，找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法（https://stackoverflow.com/questions/33712178/tensorflow-nan-bug...，在出现Nan值的loss中一般是使用的TensorFlow的log函数，然后计算得到的Nan，一般是输入的值中出现了负数值或者0值，在TensorFlow的官网上的教程中，使用其调试器调试Nan值的出现...举例说明就是TensorFlow的官网给的教程，其输出层使用的是softmax激活函数，其数值在[0,1]，这在设计的时候，基本就确定了会出现Nan值的情况，只是发生的时间罢了。...最近用Tensorflow训练网络，在增加层数和节点之后，出现loss = NAN的情况，在网上搜寻了很多答案，最终解决了问题，在这里汇总一下。
导言 [TensorFlow从入门到精通] 01 简单线性模型（上）介绍了TensorFlow如何加载MNIST、定义数据维度、TensorFlow图、占位符变量和One-Hot Encoding...正文 介绍 本教程介绍了使用TensorFlow实现简单线性模型的workflow。在加载MNISIT（手写字符图像数据集）后，我们使用TensorFlow定义并优化一个简单的数学模型。...TensorFlow图由以下部分组成，将在下面详述： 占位符（Placeholder）变量用于改变图的输入 模型变量将进行优化，以使模型表现更好 模型本质上是数学函数，它很具占位符变量和模型变量的输入计算一些输出...，还有一些模型变量必须由TensorFlow进行更改，以使模型在训练数据上表现更好。...1y_pred_cls = tf.argmax(y_pred, axis=1) 限于篇幅过大，便将【TensorFlow从入门到精通】01 简单线性模型内容分成上篇和下篇来介绍。
线性回归简述 在这里，我们仅仅讨论单变量的线型回归模型。不对回归算法进行过多的展开。重点放在Tensorflow的学习上。...下图展示的分别是：单变量线性回归模型的公式；学习的参数；损失函数（采用的均方误差）；目标函数的优化求解（SGD）。 ?...Tensorflow 线性回归 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt rng = np.random...(), name="weight") b = tf.Variable(rng.randn(), name="bias") # 构造一个线性模型 pred = tf.add(tf.multiply(X,...1000 初始化参数 # Weight and Bias W = tfe.Variable(np.random.randn()) b = tfe.Variable(np.random.randn()) 构建线性回归模型
注：内容来源与网络 最近用Tensorflow训练网络，在增加层数和节点之后，出现loss = NAN的情况，在网上搜寻了很多答案，最终解决了问题，在这里汇总一下。...数据本身，是否存在Nan,可以用numpy.any(numpy.isnan(x))检查一下input和target 在训练的时候，整个网络随机初始化，很容易出现Nan，这时候需要把学习率调小，可以尝试0.1...relu和softmax两层不要连着用，最好将relu改成tanh,什么原因呢 参数初始化 batch size 选择过小 最后还没有排除问题的话，TensorFlow有专门的内置调试器(tfdbg)来帮助调试此类问题...tensorflow.org/programmers_guide/debugger from tensorflow.python import debug as tf_debug run -f has_inf_or_nan 一旦inf/nan出现，界面现实所有包含此类病态数值的张量，按照时间排序。所以第一个就最有可能是最先出现inf/nan的节点。
西瓜书的第三章，主要讲解的是线性模型相关知识 基本形式 ；线性模型通过学习到的一个属性的线性组合来表示： f(x)=w_1x_1+w_2x_2+…+w_dx_d+b 一般是写成向量形式 f(x)=...线性模型为 f(\hat x_i)=\hat x_iT(XTX){-1}XTy 正则化 当实际的数据中变量数目远多于样本数目，导致X的行数多余列数，不是满秩矩阵，存在多个\hat w使得均方误差最小化...一般情况下，g(.)是单调可微函数，满足 y=g{-1}(wTx+b) 这样的模型称之为广义线性模型，其中g称之为联系函数；对数线性回归是广义线性模型在g=ln()时候的特例 对数几率回归 。...此时对应的模型称之为对数几率回归 线性判别分析LDA 思想 线性判别分析Linear Discriminant Analysis最早在二分类问题上有Fisher提出来，因此也称之为Fisher判别分析....编码：将N个类别做M次划分，一部分作为正例，一部分作为反例，形成一个二分类训练集；这样共产生M个训练集 解码：M个分类器分别对测试样本进行预测，预测标记组成一个编码；将这个预测编码和各自的编码进行比较，返回距离最小的类别作为最终预测结果
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。...变量 含义 n_input 样本特征数 n_epoch 迭代数 lr 学习率 n_input = 1 n_epoch = 2000 lr = 0.05 搭建模型。...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
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