(x y)
1 31 5.1
1 6.99
y = w * x + b;
h(x) = 3 * x + 5;
3 * 1 + 5 = 8代價函式：均方差
（（8 - 3）的平方 + (11 - 5.1)的平方+(14 - 6.99)的平方）/ 2*3
123
456h(x) = 2.8 * x + 4;
h(x) = 2.6 * x +3;..
.h(x) = 2.0 * x + 1;
求最優解演算法：
梯度下降：
h(x) = 2.0 * x + 1;獲得訓練資料和驗證資料（一堆（x，y）組成的訓練點）
假設乙個一元線性回歸函式 （a = w*x +b）
判斷假設函式的好壞 (代價函式)
調整假設的一元線性回歸函式 (梯度下降演算法 學習率)
得到最優的**一元線性回歸函式 (y = w*x +b)
根據驗證資料驗證函式是否符合要求
TensorFlow 神經網路一元線性回歸
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參考 看看就明白了 from future import absolute import,division,print function import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 學習率 le...
一元線性回歸模型
在回歸模型裡，線性回歸絕對是最簡單的，但這並不妨礙它成為回歸問題上的佼佼者。對於絕大部分的資料分析場景，線性回歸是我們的首選。歸其原因，有幾點 模型簡單且適用於大資料。訓練起來也非常快，資源消耗也少。線性回歸的評估標準?一種最簡單的方法就是測量真實值和 值之間的差異，也叫做誤差。假設一條線很好地擬合...