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1 TensorFlow 梯度下降线性回归并可视化
2017年11月13 - if _ != 300: ax.lines.remove(curve[0]) # 抹除ax上的线,必须以列表下标的形式 plt.show() 线性回归梯度下降算法可视化: import
2 线性回归梯度下降算法与 tensorflow
2017年05月16 - \nabla_wJ(w) 梯度下降算法整体表示如下: Repeat until convergence { w=w−α∇wJ(w) w = w - \alpha \nabla_wJ(w) } 可以用图示表示如下: tensorflow 实现线性回归
3 线性回归梯度下降
2016年08月09 - & Linear Regression 梯度下降能够求出一个函数的最小值; 线性回归需要求出,使得cost function的最小; 因此我们能够对cost function运用梯度下降,即将梯度下降线性回归进行整合
4 线性回归梯度下降
2018年03月26 - 线性回归: 这里有两组数据:X1、X2。 需要得到的结论是Y 拟合上面的平面: 误差分析: 附:高斯分布(正态分布) 化简: 最后化简的结果就是我们希望得到的: 评估: 梯度下降
5 线性回归——梯度下降
2018年02月27 - 周围,你会发现最佳的下山方向,你再看看周围,然后再一次想想,我应该从什么方向迈着小碎步下山?然后你按照自己的判断又迈出一步,重复上面的步骤,从这个新的点,你环顾四周,并决定从什么方向将会最快下山,然后又迈进了一小步,并依此类推,直到你接近局部最低点的位置。 梯度下降线性回归 学习率
6 Tensorflow环境下利用梯度下降法进行线性回归
2017年07月11 - 梯度下降迭代的收敛速度还是比较慢的。在Matlab中,给定同样的初始条件和迭代次数,迭代3000次后的代价函数值大约为4.366376,得到的θ0和θ1分别为-3.6303和1.1664。线性回归可视化结果如下: $(function
7 线性回归梯度下降以及运用TensorFlow进行简单实现
2016年10月06 - 参考:机器学习入门:线性回归梯度下降TensorFlow线性回归Demo线性回归属于监督学习,因此方法和监督学习应该是一样的,先给定一个训练集,根据这个训练集学习出一个线性函数,然后测试这个函数训练的好不好(即此函数是否足够拟合训练集数据),挑选出最好的函数(cost function最小)即可
8 线性回归梯度下降
2015年08月17 - 。   线性回归模型经常用最小二乘逼近来拟合,它通过最小误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。      对于单变量线性回归:      就是要使下式最小:      可以对两个参数分别求导求解。   梯度下降法(英语:Gradient descent)是一个最优化算法,通常也称为最速下降
9 借助Tensorflow 实现线性回归梯度下降
2018年06月05 - 这里主要以线性回归为例,展示了如何实现梯度下降法。 整体主要分三部分: 随机生成 呈线性关系的模型数据 在Tensorflow的基础上,定义线性回归模型,包括 自变量、因变量、模型参数、模型损失函数等 使用梯度下降法估计模型参数 # -*- coding
10 线性回归梯度下降算法
2018年03月15 - ;#x03B8;j:=θj−α∗grad">θj:=θj−α∗gradθj:=θj−α∗grad 三、单一特征的线性回归 1、数据可视化 fprintf('Plotting Data ...\n')data

 
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