qq_36710311的博客

线性回归问题 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 使用matplotlib包可视化。 #使用numpy生成200个随机点 x_data = np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis] #增加了一个维度，200行一列 noise = np.random.normal(0,0.02,x_data.shape)# 和x_data形状一样 y_data = np.

本内容为观看B站，自己手抄代码，不涉及任何利益和机密。 https://www.bilibili.com/video/BV1kW411W7pZ?from=search&seid=12469606868690731782 本节：模型的简单的构造和模型优化的示例 导入模块 import tensorflow as tf import numpy as np 定义一个y_data = x_data*0.1 +0.2的模型函数，经过梯度下降方法，不断优化斜率和截距， #使用numpy生成100个随机点 x