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TensorFlow 梯度下降线性回归并可视化
2017年11月13 - python手写模拟梯度下降 以 元线性回归为例实现分类器: nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp nbsp 线性回归函数: 误差函数 损失函数 : 每次梯度下降参数的变化
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Python .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 可视化与机器学习
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 mpl
线性回归梯度下降算法与 tensorflow
2017年05月16 - 举个栗子 考虑一个二手房交易记录数据集. 已知房屋面积,卧室数量和交易价格: 根据这个数据集,要求我们估算当前某个给定房屋价格. 我们应该怎么做 线性回归 回归就是根据已知数据来预测另一个数值型数据
TensorFlow梯度下降解决线性回归(7)
2018年10月11 - Operations 操作 nbsp 操作类别 操作举例 基本操作 split,rank,reshape,random shuffle,slice,concat,... 逐元素的数学操作 add,su
线性回归梯度下降
2016年08月09 - Linear Regression nbsp nbsp 注意一句话:多变量线性回归之前必须要Feature Scaling 方法: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
线性回归梯度下降
2015年08月17 - 回归分析是一种统计学上分析数据的方法,目的在于了解两个或多个变数间是否相关 相关方向与强度,并建立数学模型以便观察特定变数来预测研究者感兴趣的变数。更具体的来说,回归分析可以帮助人们了解在只有一个
关于梯度下降 - 线性回归
2018年11月29 - 有了线性方程以及他的代价函数: nbsp nbsp 然后我们的目标就是通过调整 theta , theta 最小 J 的值。 那么梯度下降算法的公式如下: nbsp nbsp nbsp alpha
线性回归——梯度下降
2019年03月23 - 一 概述 线性回归是利用数理统计中的回归分析,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,在机器学习中属于监督学习。在数据分析等领域应用十分广泛。 很多情况下我们都用它进行预测
线性回归——梯度下降
2018年02月27 - 单变量线性回归 单变量线性回归就是从一个输入值预测一个输出值。输入 输出的对应关系就是一个线性函数。 最典型的例子,就是根据房子的面积这个单一因素来预测房价。可以得到h x x。 我们有了假设函数

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