使用深度学习框架 Tensorflow 实现线性回归 (Linear Model)

最新推荐文章于 2024-12-05 00:00:00 发布
最新推荐文章于 2024-12-05 00:00:00 发布
阅读量2.8k 收藏 2
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Tensorflow 机器学习 # TF 之 Deep Learning演练场 文章标签： TensorFlow 线性回归
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/smilejiasmile/article/details/80683357
本文介绍了如何使用 TensorFlow 实现线性回归，包括单变量和多变量线性模型。阐述了线性回归的基本概念，以及 TensorFlow 中的训练模块，特别是 `tf.train.Optimizer` 类在优化过程中的作用，如梯度下降、Adagrad、Adadelta 和 Momentum 等优化算法。并提供了代码实例展示如何构建和训练线性回归模型。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

文章目录

TensorFlow 线性回归

一、单变量线性模型方程

1、概念简述

  • 一元线性回归就是寻找一条直线，使得所有点到这条直线的距离总和最短。经典的线性方程可表示为如下 ：

    y = β 0 + β 1 ⋅ X y = \beta_0 + \beta_1·X y=

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
各类深度学习框架详解+深度学习训练环境搭建-GPU版本
master_hunter的博客
10-23 4507
工欲善其事必先利其器，对工具的熟练程度很多时候决定你工程项目的质量和上限。对于人工智能工程师来说，搭建本地深度学习环境来说是比较麻烦的一件事，其中涉及到较多的相关硬件和软件的兼容问题。很多初学者安装的深度学习框架环境仅能够使用CPU运行并没有利用到GPU，关于很多硬件关联的深度学习训练框架并没有清楚的认知，导致配置环境的时候很容易出现各类错误。所以本篇文章主要讲述清楚如何搭建深度学习环境以及框架选择和自己硬件匹配的系统。如果你发现深度学习看似难以掌握，我将尽力简化知识，将其转化为我们更容易理解的内容。
TensorFlow学习笔记-实现Linear Regression
tjulxh的博客
12-10 538
TensorFlow的输入输出是被称为张量的多维数组（因此被称为“tensor flow”），就像NumPy数组一样，张量具有类型和形状，NumPy中用ndarray表示。以下代码操作二维数组对加利福尼亚的房屋数据进行线性回归，数据集可以自行百度搜索即可。获取数据集后，向所有的训练实例中添加一个额外的偏置输入特征（X0=1），之后创建两个TensorFlow常量节点x和y保存该数据和目标，并且使用...
TensorFlow实现线性回归
HarvardFly的博客
06-05 358
TensorFlow实现线性回归 线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。 特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归 通用公式：h(w) = w1x1+w2x2+w3x3+...+b=wTx + b 根据...
Tensorflow 实现线性回归
LTC_1234的博客
06-03 426
文章目录线性回归实现代码 线性回归 线性回归，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 说白了就是求数据之间关系的一种形式。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。 实现代码 实现原理： 根据数据建立回归模型，w1x
学习笔记 | 深度学习开发—TensorFlow实践(线性回归 tensorflow实战)
我要学Java_blog
09-30 416
监督式机器学习 1.简单的线性回归案例 确定y=w*x+b这样的方程，其中w和b的值 2.术语：标签和特征 标签：是我们要预测的真实事物：y,线性回归中的y变量 特征：是指用于描述数据的输入变量：xi线性回归中的{x1,x2,x3,……,xn}变量 3.样本和模型 样本是指数据的特定实例：x 有标签样本具有{特征，标签}：{x，y}：用于训练模型 无标签样本具有{特征，？}：...
用tensor实现线性回归
z1139269312的博客
11-16 1463
表达式 y = 3 + 2 加上一些噪音数据得到另一个数据y 构建一个机器学习模型，学习表达式y = + b ,利用数组x，y的数据为训练数据 采用梯度下降法，通过多次迭代，学习到w，b的值 # 损失函数 Loss =0.5(+b - 自动计算梯度 import torch from matplotlib import pyplot as plt torch.manual_seed(100) dtype = torch.float x = torch.unsq...
基于TensorFlow框架的线性回归实现
ciweic的博客
12-05 1356
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）。
87、深度学习框架TensorFlow与PyTorch：技术解析与实践应用
silenceallat的博客
05-21 951
本文主要介绍了Python开发中深度学习框架TensorFlow与PyTorch的应用。通过案例详细解析了TensorFlow和PyTorch在模型训练、评估、保存和加载等方面的的高级应用。首先，通过TensorFlow训练了一个简单的线性回归模型，然后通过PyTorch训练了一个简单的卷积神经网络。最后，使用TensorFlow和PyTorch的模型保存和加载功能，实现了模型的持久化和复用。这些案例展示了这两个框架在实际应用中的强大功能和灵活性。
Pytorch-pytorch深度学习教程之线性回归.zip
05-22
本教程将深入探讨如何使用PyTorch实现线性回归，以帮助初学者理解其核心概念并熟悉PyTorch的API。 首先，线性回归是解决连续变量预测问题的一种简单方法，它假设输入数据与输出之间存在线性关系。线性回归模型由一...
Tensorflow LinearR
benman8251的博客
07-01 194
构造数据，实现简单的线性回归 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #模拟数据 num_points = 1000 vec_points = [] for i in range(num_points): x = np.random.normal(0.0,0.5) y ...
利用TensorFlow实现线性回归模型
weixin_33807284的博客
05-04 131
准备数据： import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pylot as plt # 随机生成1000个点，围绕在y=0.1x+0.3的直线周围 num_points = 1000 vectors_set = [] for i in range(num_points): x1 = np.rando...
tensorflow--Linear Regression
kobbbb的专栏
04-07 336
import tensorflow as tf import numpy import matplotlib.pyplot as plt rng = numpy.random # Parameters learning_rate = 0.01 training_epochs = 1000 display_step = 50 # Training Data train_X = numpy.asa...
基于深度学习框架的线性回归
weixin_42674018的博客
02-19 716
使用深度学习框架来简介实现线性回归模型，生成数据集 导入相关数据包 import numpy as np import torch from torch.utils import data from d2l import torch as d2l 生成人工数据集 我们使⽤线性模型参数w = [2, −3.4]⊤、b = 4.2 和噪声项ϵ⽣成数据集及其标签： true_w = torch.tensor([2, -3.4]) true_b = 4.2 features, labels = d2l.synth
tensorflow 计算线性函数
厚积薄发的博客
12-12 434
tensorflow 计算线性函数 # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np if __name__ == '__main__': print "hello" matrix1 = tf.constant([[3., 3.]]) matrix2 = tf.constant([[2.]...
第三章-利用tensor实现线性回归
lwycc2333的博客
05-05 219
import torch as t from matplotlib import pyplot as plt from IPython import display t.manual_seed(1000) # 设置随机种子 def get_fake_data(batch_size = 8): x = t.randn(batch_size,1)*20 # 随机数。batch_size行 1列...
使用tensorflow实现一个简单的线性回归
gelulululucose的博客
09-04 159
【代码】使用tensorflow实现一个简单的线性回归。
用 TensorFlow 实现线性回归(Linear Regression)
ITbigvampire的博客
04-24 550
用 TensorFlow 实现线性回归(Linear Regression) 给定一批由 y = 3x + 2 生成的数据集(x, y)，建立线性回归模型 h(x) = wx + b，预测出 w = 3 和 b = 2。 1.1 生成拟合的数据集 数据集只含有一个特征向量，注意误差项需要满足高斯分布。使用了numpy和matplotlib库。numpy是Python的一个开源数值科学计算库，可用来...
在浏览器中进行深度学习：TensorFlow.js (二）第一个模型，线性回归
weixin_34258782的博客
04-11 319
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
深度学习 非线性回归python
最新发布
08-02
Python 中常用的深度学习框架包括 TensorFlow 和 PyTorch，它们提供了构建、训练和评估神经网络的完整工具链。 ### 基于 TensorFlow 的非线性回归实现 以下是一个使用 TensorFlow 实现非线性回归的示例代码： ```...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

smilejiasmile

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值