花费 409ms 找到123866条记录
TensorFlow 梯度下降线性回归并可视化
2017年11月13 - plt.show() 线性回归梯度下降算法可视化: import tensorflow as tf import numpy
梯度下降法求解线性回归的python实现及其结果可视化(一)
2018年05月06 - 编者注:本文包含了使用Python2.X读取数据、数据处理、作图,构建梯度下降法函数求解一元线性回归,并对结果进行可视化展示,是非常综合的一篇文章,包含了Python的数据操作、可视化
TensorFlow从入门到理解(六):可视化梯度下降
2018年11月10 - 运行代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from
TensorFlow梯度下降解决线性回归(7)
2018年10月11 - (a) a*a 1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 3 """ 4 用梯度下降的优化方法来快速解决线性回归问题 5 """ 6 7 import numpy as np 8 import
线性回归梯度下降算法与 tensorflow
2017年05月16 - - \alpha \nabla_wJ(w) } 可以用图示表示如下: tensorflow 实现线性回归 我们用 tensorflow 实现了线性回归. 这里需要注意,我们使用
线性回归——梯度下降
2018年02月27 - 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
线性回归梯度下降
2016年08月09 - ; Integrating with Gradient Descent & Linear Regression 梯度下降能够求出一个函数的最小值; 线性回归需要
线性回归梯度下降
2017年05月24 - 1. Regression 回归(Regression)是机器学习应用中常见的问题。一般在建模解决问题的时候都会试图通过一连串的输入向量{X1,X2,...,Xn}推测出对应的输出{Y1,Y2
线性回归梯度下降
2015年08月17 - 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
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

本站赞助商
 
© 2014-2019 ITdaan.com 粤ICP备14056181号  

赞助商广告