Keras深度學習筆記 實現單變數線性回歸

線性回歸問題，建立了100個離散點，然後用一條直線去擬合它們。

import  matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np
from keras.models import sequential
from  keras.layers import dense

x_data=np.random.rand(

100)
noise=np.random.normal(0,
0.01
,x_data.shape)
y_data=x_data*
0.1+
0.2+noise
# 顯示隨機點
我們需構建乙個序列模型。新增全連線層，只需要使用乙個 dense 層。
model=sequential(

)model.add(dense(units=
1,input_dim=1)
)
dense:新增一層神經元

units:輸出神經元個數
input_dim=1 輸入，上層輸入的張量維度。
model.

compile
(optimizer=
'sgd'
,loss=
'mse'
)
sgd:隨機梯度下降法

mse:均方誤差
cost=model.fit(x_data,y_data,batch_size=

1,epochs=
100)
列印權重

w,b=model.layers[0]

.get_weights(
)print
('w:'
,w,'b:'
,b)
w: [[0.1033254]] b: [0.19751233]

y_pred=model.predict(x_data)
# 顯示隨機點

plt.scatter(x_data,y_data)
# 顯示**結果
				
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