TensorFlow 实现一元线性回归模型

使用TensorFlow实现一元线性回归

最新推荐文章于 2024-12-05 00:00:00 发布

原创

最新推荐文章于 2024-12-05 00:00:00 发布 · 728 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#TensorFlow

本文介绍如何利用TensorFlow实现一元线性回归模型，通过最小二乘法和随机梯度下降法进行训练，详细阐述了模型的构建、损失函数、训练过程以及评估方法。

TensorFlow 实现一元线性回归模型

一元线性回归即是将N个随机样本点拟合到一条直线上：

样本点：

x	y
3.3	1.7
4.4	2.7
5.5	2.1
6.71	3.2
6.93	1.69
4.168	1.573
9.779	3.366
6.182	2.596
…	…

样本点可表示为：

(X, Y) N = [(x 1, y 1), (x 2, y 2) . . . (x n, y n)]

$(X,Y)_N= [ (x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n) ]$

我需要拟合出的直线方程可以表示为：

y^= f (x) = W x +

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

curly_d

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

基于TensorFlow2的线性回归实现

需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号

06-11

1182

回归分析是一种数学模型。当因变量和自变量为线性关系时，它是一种特殊的线性模型。最简单的情形是一元线性回归，由大体上有线性关系的一个自变量(x)和一个因变量(y)组成，

TensorFlow——神经网络一元线性回归

Sam's blog

09-29

733

1、一元线性回归 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np a = 2 # 权重 b = 1.5 # 偏置 # 设置随机种子 np.random.seed(5) # 生成100个点，区间为-1到1 x_data = np.linspace(-1, 1, 100) # y = x_data * a + b + 噪声 y_data = a * x_data + b + np.random.

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

tensorflow教程 一元线性回归

weixin_44493841的博客

05-17

171

视频 https://www.bilibili.com/video/BV1jK4y187yB?p=50

tensorflow学习笔记（一） --- 一元线性模型

xx-fly

09-12

1406

最近学习tensorflow入门用的资料，觉得讲的很透彻。在这里给大家分享一下！！！下面是tensorflow的代码 ''' 使用TensorFlow实现一个线性回归算法. ''' import numpy as np import matplotlib.p

tensorflow一元线性回归模型

诚朴勇毅

10-11

308

#2021.10.11 HIT ATCI LZH #一元线性回归模型 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #定义归一化函数 def normalize(X): mean = np.mean(X) std = np.std(X) X = (X - mean)/std return X boston = tf.contrib.learn.datasets.loa.

Tensorflow | 一元线性回归

qq_33186949的博客

01-07

1009

下面用Tensorflow实现形如Y=WX+b形式的一元线性回归模型 1.数据准备及数据可视化 import numpy as np#科学计算库 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = (14,8)#作可视化时图像的长和宽 n_observations

基于TensorFlow实现一元线性回归

opencv_857310866的博客

03-18

480

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import numpy.random as rng learning_rate = 0.01 training_epochs = 1000 display_step = 50 train_X = np.asarray([3.3, 4.4, 5....

使用TensorFlow建立一元线性回归模型

08-09

使用TensorFlow建立一元线性回归模型，使用商品房销售数据训练模型，并使用训练好的模型预测房价

基于TensorFlow框架的线性回归实现

最新发布

ciweic的博客

12-05

1441

线性回归是一种预测分析方法，用于确定两个或多个变量之间关系的强度和方向。最简单的线性回归模型是一元线性回归，只涉及一个自变量和一个因变量，其模型表达式为：其中，() 是因变量，() 是自变量，() 是截距，() 是斜率，而 () 是误差项。当我们有更多的自变量时，模型就变成了多元线性回归。线性回归的目标是找到最佳拟合线，使得预测值与实际值之间的差异最小，这种差异通常通过损失函数来量化，最常用的损失函数是均方误差（MSE）。

TensorFlow实现的一元线性回归模型解析

1. **导入必要的库**：在TensorFlow中实现线性回归模型，我们首先需要导入TensorFlow库。 ```python import tensorflow as tf ``` 2. **定义参数**：在TensorFlow中，我们需要定义模型参数。对于线性回归模型，...

基于tensorflow的一元线性回归详细讲解

如有侵权，请联系作者删除

04-17

650

基于tensorflow的一元线性回归详细讲解根据例子，代码详解请查看代码后面的注释 """ Know more, visit my Python tutorial page: https://morvanzhou.github.io/tutorials/ My Youtube Channel: https://www.youtube.com/user/MorvanZhou Dependenci...

TensorFlow实现一元线性回归

qq_40579095的博客

03-07

494

代码 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt train_x = np.array([[3.3], [4.4], [5.5], [6.71], [6.93], [4.168], [9.779], [6.128], [7.59], [2.167]...

TensorFlow实现一元线性回归模型搭建、训练、求参

weixin_58498826的博客

02-11

980

编译环境：vscode TensorFlow：2.8.0 问题描述：设给定一批由y=0.1*x+0.3生成的数据集（x,y），建立线性回归模型h=w*x+b，预测出w=0.1和b=0.3。其实网上或书本上都有，但是鉴于其上代码运行会出现各种错误，尤其是关于TensorFlow版本的问题最多，多的不说，先奉上代码及代码解释，便于初学者学习、理解。 #加入忽略,电脑使用cpu模式,加入忽略代码,可以防止报错产生 import os from pickletools import optimiz

TensorFlow一元线性回归实践

XiaobaiLaplace的博客

12-09

296

import tensorflow as tf import numpy as np #定义超参数 learning_rate=0.01 max_train_steps=1000 log_step=17 #输入数据 train_X=np.array([[3.3],[4.4],[5.5],[6.71],[6.93],[4.168],[9.779],[6.182],[7.59],[2.167],[...

tensorflow 一元线性回归

得道者

12-05

601

tensorflow回归预测

tensorflow一元线性回归

qq_44691051的博客

12-30

1096

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 tensorflow一元线性回归前言代码前言和机器学习一元线性回归一样，都是梯度下降法，求平方和最小提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考代码代码如下（示例）： import tensorflow as tf import numpy as np x_data = np.random.rand(100) y_data = x_data*0.3+4 b = tf.Variable(0.0) k = tf.Varia

TensorFlow基础3-机器学习基础知识（解析法实现一元线性回归、多元线性回归）

weixin_44681745的博客

04-06

426

记录TensorFlow听课笔记文章目录记录TensorFlow听课笔记一，机器学习基础1.1一元线性回归一，机器学习基础 1.1一元线性回归模型：y =wx+b 模型变量：x 模型参数 w：权重（weights） b：偏置值（bias） ...

TensorFlow实现一元线性模型

人工智能

09-24

444

本文为学习 http://studyai.com/blog/article/detail/12d4fa58a09341bd9b1cc9df82762eb5 的笔记源代码可直接参考上面链接，本文不再粘贴，执行上面代码需要安装如下依赖： pip3 install matplotlib sudo apt install python3-tk

【python tensorflow 人工智能】一元线性回归（从理论到实践，含偏导数的详细推理，初学者都能看懂）

Brain_Gym的博客

02-06

1207

某天正在考虑买房的你，拿到了一张**房屋销售记录**，为了防止被无良商家拐骗，你决定好好研究一下房屋面积与价格的关。但是你发现这张数据似乎有些无序，大多数房子每平方米的价格都不一样！到底那个才是正确的呢？