tensorflow實現線性方程的引數調整

import tensorflow as tf

import numpy as np
#create data
x_data=np.random
.rand(100).astype(np.float32)
y_data=x_data*0.1+0.3
#目標結果
#create tensorflow structure start
weights=tf.variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))
biases=tf.variable(tf.zeros([1])) # 權重和偏值從初始值開始不斷學習，靠近目標值
y=weights*x_data+biases
loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data))# 均方差
optimizer=tf.train
.gradientdescentoptimizer(0.5)
train=optimizer.minimize(loss)
init=tf.initialize_all_variables()
# create tensorflow structure end
sess=tf.session()
sess.run(init) #指向處理的地方
for step in range(201):
sess.run(train)
if step%20==0:
print(step,sess.run(weights),sess.run(biases))

如上所示最終實驗結果表明weight接近目標值0.1，biases接近目標值0.3

TensorFlow 線性回歸實現

usr bin env python3 coding utf 8 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt if name main 給引數賦值 learning rate 0.01 trai...

Tensorflow 實現線性回歸

線性回歸，是利用數理統計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法，運用十分廣泛。其表達形式為y w x e，e為誤差服從均值為0的正態分佈。說白了就是求資料之間關係的一種形式。回歸分析中，只包括乙個自變數和乙個因變數，且二者的關係可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱...

TensorFlow實現線性回歸

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 通過隨機生成的x求出對應的y值，可以自己指定求出y值的方法，主要是使x和y有對應的關係 使用mumpy生成200個隨機點 x data np.lins...