11、回归与分类：从呼叫中心预测到数据分类的机器学习之旅

回归与分类：从呼叫中心预测到数据分类的机器学习之旅

1. 呼叫中心音量预测的回归模型

在处理呼叫中心的音量预测问题时，我们可以使用线性回归模型。以下是具体的实现步骤：
1. 定义模型 ：

import tensorflow as tf

def model(X, mu, sig):
    return tf.exp(tf.div(tf.negative(tf.pow(tf.subtract(X, mu), 2.)), 
                         tf.multiply(2., tf.pow(sig, 2.))))

mu = tf.Variable(1., name="mu")  
sig = tf.Variable(1., name="sig")

在这个函数中， model 定义了一个基于高斯分布的模型，使用了 TensorFlow 的各种操作。 mu 和 sig 是模型的可训练参数，分别代表均值和标准差。

2. 构建模型和成本函数 ：

y_model = model(X, mu, sig) 
cost = tf.square(Y - y_model)                                                 
train