TensorFlow学习笔记03：单变量线性回归

最新推荐文章于 2021-11-06 15:34:11 发布
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分类专栏： # AI - 机器学习 - 深度学习 文章标签： tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/howard2005/article/details/102207536
本文通过TensorFlow1.14.0详细介绍了单变量线性回归的实现，从监督式学习的基本概念出发，包括数据准备、模型构建、训练与预测，最后通过案例演示了线性回归模型的训练过程，包括数据生成、模型构建、损失函数、优化器、模型训练及预测，并展示了完整的代码实现。

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文章目录

机器学习系统

一、监督式学习基本概念

1、标签与特征

2、样本与模型

3、训练

4、损失

5、损失函数

6、训练模型的迭代方法

7、模型收敛

8、计算损失示例

9、梯度下降法

10、学习率

11、超参数

二、使用TensorFlow进行算法设计与训练的核心步骤

1、准备数据

2、构建模型

3、训练模型

4、进行预测

三、案例演示——单变量线性回归

1、生成人工数据集

2、利用matplotlib绘图

3、构建回归模型

4、创建变量

5、设置训练参数

6、定义损失函数

7、定义优化器

8、创建会话与初始化变量

9、迭代训练

10、打印结果

11、可视化

12、利用模型，进行预测

13、完整代码

四、结束语

机器学习系统

通过学习如何组合输入信息来对未见过的数据做出有用的预测。

一、监督式学习基本概念

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