文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Tensorflow -线性回归:不能正确绘制

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。

线性回归是一种常见的机器学习算法，用于建立一个线性模型来预测连续型变量的值。在TensorFlow中，可以使用TensorFlow的API来实现线性回归模型。

以下是使用TensorFlow实现线性回归的一般步骤：

  1. 导入所需的库和模块：import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
  2. 准备数据集：# 定义输入特征和标签 x_train = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], dtype=np.float32) y_train = np.array([2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20], dtype=np.float32)
  3. 定义模型结构：# 定义模型参数 W = tf.Variable(0.0) b = tf.Variable(0.0) # 定义线性回归模型 def linear_regression(x): return W * x + b
  4. 定义损失函数：# 定义损失函数（均方误差） def mean_square(y_pred, y_true): return tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y_true))
  5. 定义优化器：# 定义优化器（梯度下降） optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate=0.01)
  6. 定义训练过程：# 定义训练过程 def train_step(x, y): with tf.GradientTape() as tape: y_pred = linear_regression(x) loss = mean_square(y_pred, y) gradients = tape.gradient(loss, [W, b]) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, [W, b])) # 进行多次训练迭代 for epoch in range(num_epochs): train_step(x_train, y_train)
  7. 绘制结果：# 绘制训练数据和拟合曲线 plt.scatter(x_train, y_train) plt.plot(x_train, linear_regression(x_train), 'r') plt.show()

通过以上步骤，可以使用TensorFlow实现线性回归模型，并绘制出拟合曲线。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

相关搜索:Tensorflow，IpyNotebook:绘制线性回归线Tensorflow -线性回归TensorFlow线性回归Tensorflow线性回归预测返回[nan]python中的线性回归(tensorflow)Python多元线性回归无法绘制如何在绘制线性回归图时确定正确的形状？简单tensorflow线性回归中的错误TensorFlow线性回归模型不起作用线性回归模型的R平方负值- Tensorflow如何绘制SciKit-Learn线性回归图绘制简单的线性回归模型会出错简单线性回归在tensorflow中无法收敛sklearn线性回归似乎拟合不正确不能计算出梯度下降线性回归如何在此图中绘制线性回归线？tensorflow上的线性回归模型无法学习偏差TensorFlow多元线性回归占位符和矩阵乘法误差TensorFlow线性回归的pytorch等价物是什么？非线性回归:为什么模型不能学习？
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

【TensorFlow】TensorFlow 的线性回归

前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...训练部分数据 ---- 模型 本次使用的是线性回归模型 y=Wx+by=Wx+b y=Wx+b 其中WWW为权重，bbb为偏置。...---- 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4. 正式开始训练....废话不多说上完整代码，代码里有注释： from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas...可以参考这篇文章：An overview of gradient descent optimization algorithms 其实在这种简单的模型上，我个人觉得使用 sklearn 效率更高点（当然 TensorFlow

71220

    • tensorflow之线性回归

    参考链接： 使用Tensorflow进行线性回归 线性回归  (1)简单线性回归(一元)  定义输入变量x,输出变量y；初始化线性回归中的参数:w,b；根据公式给出预测结果，计算误差，使用梯度下降优化；...不断的训练，直到达到最大的训练次数(或考虑达到最小的误差要求)，结束训练，输出最终的结果； # coding=utf-8 ''' tensorflow 完成简单的线性回归(隐藏层单神经元) ''' import...) y_data = x_data*0.1+0.3 #2.创建tensorflow结构 #定义权重参数，一维，范围为-1.0到1.0 Weights = tf.Variable(tf.random_uniform...sess.run(Weights),sess.run(biases)) ''' w = 0.1,b = 0.3 预测结果：w =  0.09999931,b = 0.30000037 '''  (2)通用线性回归...定义添加网络的函数；调用函数构建：1( 输入)-10(隐层)-1(输出)网络结构；预测输出，计算误差，梯度下降进行优化；开始训练，训练过程中图示显示拟合过程； # coding=utf-8 ''' #利用神经网络实现线性回归

    53900

    Tensorflow笔记|tensorflow做线性回归

    本系列推送主要参考： Stanford University CS20SI: Tensorflow for Deep Learning Research. 01 — Tensorflow做线性回归 前面实现过最小二乘法的线性回归算法...，梯度下降求解过程，详见文章： 机器学习之线性回归：算法兑现为python代码 那么，借助tensorflow如何实现最小二乘法的线性回归呢？...1.2 构建线性回归的Graph w = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.,1.)...02 — Tensorboard展示Graph 关于如何在tensorboard中展示构建好的Graph，请参考文章，不再赘述，直接分析tensorflow绘制的graph....以上就是在tensorflow中做基本的线性回归的基本步骤，利用这个最基本的任务，先体会下tensorflow做回归的过程。 以上完整源码，请点击下方“阅读原文”按钮。

    94260

    深度学习：用tensorflow建立线性回归模型

    TensorFlow 是什么 是一个深度学习库，由 Google 开源，可以对定义在 Tensor(张量)上的函数自动求导。...Tensor(张量)意味着 N 维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow即为张量从图的一端流动到另一端。...一周之前我连tensorflow、scikit-learn是什么都不清楚，也不知道数据挖掘分为传统机器学习（scikit-learn）跟深度学习（tensorflow），但是不重要嘛，伟大的毛主席教导我们...我大概学了‘协同过滤、主成分分析、k-means、svm、决策树、线性回归、逻辑回归’这几种算法。 真正项目应该是几种算法的协同作战，比如先用主成分分析找出重要的特征，在进行下一步的线性拟合等。...以下是用tensorflow建立线性回归模型，会python语言都看得懂，很简单！ ? ?

    2K50

    【深度学习入门系列】TensorFlow训练线性回归

    这里将环境建在 ~/tensorflow目录下, 执行: $ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow $ cd ~/tensorflow 4.然后,...print(sess.run(z)) // 输出计算出的z值 0x03 样例 Github上有一个比较好的Demo合集，有注释有源代码还蛮好的，但今天我们不讲上面的代码，我们讲如何用TF实现线性回归模型...所谓线性回归模型就是y = W * x + b的形式的表达式拟合的模型。 我们如果想通过深度学习拟合一条直线 y = 3 * x 应该怎么做呢？咱不讲虚的先展示下代码！然后我们在逐步分析。...#coding=utf-8 import tensorflow as tf 毕竟是基于TensorFlow的，那我们肯定要导入TensorFlow滴，导入之后取个别名tf，之后用起来方便些。...维的变量（其实吧，就是一个普普通通的数，直接用tf.float32也行）并将其初值赋为0 b : 我们需要训练的b，定义一个1维变量，并将其初值赋为0 y_ ：我们训练时需要输入的x对应的y 3.定义线性模型

    78230

    TensorFlow从0到1 - 5 - TensorFlow轻松搞定线性回归

    上一篇 第一个机器学习问题 其实是一个线性回归问题（Linear Regression），呈现了用数据来训练模型的具体方式。本篇从平行世界返回，利用TensorFlow，重新解决一遍该问题。...TensorFlow的API有低级和高级之分。 底层的API基于TensorFlow内核，它主要用于研究或需要对模型进行完全控制的场合。...高级API基于TensorFlow内核构建，屏蔽了繁杂的细节，适合大多数场景下使用。如果你有一个想法要验证并快速获得结果，那么TF的高级API就是高效的构建工具。...本篇使用TF的低级API来呈现线性回归的每一个步骤。 ? 线性回归 第一个机器学习的TF实现 TensorFlow的计算分为两个阶段： 构建计算图； 执行计算图。...TensorBoard 词汇表 derivative； 导数； estimator： 估计； gradient descent： 梯度下降； inference： 推理； linear regression：线性回归

    1.1K80

    【TensorFlow篇】--Tensorflow框架初始，实现机器学习中多元线性回归

    ：tensorflow 基本语法 import tensorflow as tf x = tf.Variable(3, name='x') #Variable创建一个变量 y = tf.Variable...手动实现多元线性回归中解析解求解过程 import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_california_housing...手动实现多元线性回归中梯度下降求解过程 import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn.datasets import fetch_california_housing...from sklearn.preprocessing import StandardScaler #多元线性回归是一个凸函数 ，所以能找到全局最优解 #神经网络只有局部最优解 n_epochs =...1000#把样本集数据学习1000次 learning_rate = 0.01 #步长 学习率 不能太大 太大容易来回震荡 太小 耗时间，跳不出局部最优解 #可以写learn_rate动态变化，随着迭代次数越来越大

    59610

    基于TensorFlow.js的线性回归模型实践

    我取其中一个更"数学"一点的定义: 程序通过经验E进行学习进而完成任务T, 同时能够达到性能P 有监督学习 Supervised Learning 有监督学习的一大特征在于训练过程中, 训练集具备所谓的"正确答案...无监督学习 Supervised Learning 无监督学习的训练过程中不存在所谓的"正确答案", 因此训练的方式与有监督学习存在显著的区别. 本文不进行深入讨论....当dtype为string时, 不能进行数学运算 那么关于Tensor, 初步了解到这里就行. 模型 Model 与上文所提到的机器学习中的Model属于同一个概念....由于本文只是简单尝试线性回归, 因此选择Core API来进行, Layer的部分感兴趣的话, 可以官网了解. ---- 正题 现在我们来创建一个线性回归的学习模型, 本文中使用TypeScript作为开发语言...stepLoss) return stepLoss; }); } for (let i = 0; i < 10000; i++) { train(); } 需要注意的是, 线性回归的梯度下降函数是凹函数

    1.3K10

    TensorFlow实战--Chapter04单变量线性回归

    TensorFlow实战–Chapter04单变量线性回归 使用tensorflow实现单变量回归模型 文章目录 TensorFlow实战--Chapter04单变量线性回归 监督式机器学习的基本术语...标签和特征 训练 损失 定义损失函数 模型训练与降低损失 样本和模型 线性回归问题TensorFlow实战 人工数据生成 利用matplotlib绘图 定义模型 模型训练 创建会话,变量初始化 迭代训练...打印结果 可视化 进行预测 显示损失值 图形现显示话损失值 使用TensorFlow进行算法设计与训练的核心步骤 准备数据 构建模型 训练模型 进行预测 上述步骤是我们使用TensorFlow...监督式机器学习的基本术语 标签和特征 训练 损失 定义损失函数 模型训练与降低损失 样本和模型 线性回归问题TensorFlow实战 人工数据生成 import warnings warnings.filterwarnings...每轮迭代后，绘制出模型曲线 for epoch in range(train_epochs): for xs, ys in zip(x_data, y_data): _, loss

    29010

    算法金 | 线性回归：不能忽视的五个问题

    大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」线性回归的理论依据是什么？多重共线性是什么，它如何影响线性回归模型？...理解这些理论依据和假设条件，有助于更好地应用线性回归模型，并在实际中识别和处理潜在的问题。2. 多重共线性是什么，它如何影响线性回归模型？...如何检测和处理自相关性自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）：通过绘制自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图，可以直观地观察数据中的自相关性。...如何检测异方差性残差图：绘制标准化残差与拟合值的散点图。如果残差图呈现出某种系统性的图案（如漏斗形），则可能存在异方差性。...模型在训练数据上的良好表现并不能代表其在实际应用中的表现，因为测试数据的分布不同于训练数据。

    5600
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券