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。...，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 的定制性比较强，更为底层），我用 sklearn 实现了一次，效果很好，基本就是傻瓜式操作，效果如图， ?...可以看到两种方法得出的结果还是差不多的（当然TF更为繁琐些）。另外在耗时上，sklearn 也要明显快于 TF, sklearn 几乎是秒出，TF 每次迭代大概需要 11 秒。
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 [图片] 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....，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 的定制性比较强，更为底层），我用 sklearn 实现了一次，效果很好，基本就是傻瓜式操作，效果如图， ?...可以看到两种方法得出的结果还是差不多的（当然TF更为繁琐些）。另外在耗时上，sklearn 也要明显快于 TF, sklearn 几乎是秒出，TF 每次迭代大概需要 11 秒。
多重回归 之前我们是根据广告费来预测点击量，但是在实际中可能要解决的很多问题是变量超过两个的复杂问题。...我们收集的数据中不仅包括了广告费，还有其它的信息，比如广告的展示位置和广告版面的大小等多个要素，现在我们要用这些要素来预测点击量。...}\frac{\partial f_{\theta}(x)}{\partial\theta_j} 其中 \frac{\partial E}{\partial f_{\theta}(x)} 在学习回归...： \theta_j := \theta_j - \eta\sum_{i = 1}^{n}(f_{\theta}(x^{(i)}) - y^{(i)})x_j^{(i)} 至此，我们将每个参数的梯度下降算法的更新表达式汇总成一个通用的表达式...References： 《白话机器学习的数学》
用tensorflow来做回归分析，基于梯度下降法 这里以一元回归分析为例子来说明如何用tensorflow实现回归分析。 1、产生数据 采用随机的方式来产生。...先基于均值为0，方差为0.9的正态分布产生随机数X，再通过线性变换产生Y，再添加一个均值为0，方差为0.5的噪声。这样便得到数据X和Y。...定义模型 import tensorflow as tf #定义W和b，这里的W是一个数，取值范围为-1到1，b为一个数 W = tf.Variable(tf.random_uniform([1],...[ 0.10003368] [ 0.29671374] 80 [ 0.10003368] [ 0.29671374] 90 [ 0.10003368] [ 0.29671374] 画出散点图和回归线...完整的代码见github： https://github.com/zhangdm/machine-learning-summary/tree/master/tensorflow/回归
本文将详细介绍线性回归中多重共线性问题，以及一种线性回归的缩减(shrinkage)方法 ----岭回归(Ridge Regression)，并对其进行了Python实现 多重共线性 多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确...逆矩阵存在的充要条件 逆矩阵计算公式 其中 是伴随矩阵，其存在没有限制条件，当然也不会影响逆矩阵的存在性。而矩阵的行列式 存在于分母上，其值不能为零。...多重共线性对回归模型的影响 回归系数的估计值方差变大，回归系数的置信度变宽，估计的精确性大幅度降低，使得估计值稳定性变差。...改进线性回归处理多重共线性 处理多重共线性方法有多种，其中最直接的方法是手动移除共线性的变量。...希伯尔特矩阵 岭回归分析是一种用于存在多重共线性（自变量高度相关）数据的技术。在线性回归基础上增加L2正则化项 。
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？...基本的思路，首先生成拟合的数据集，然后构建线性回归的Graph，最后在Session中迭代train器，得到拟合的参数w和b，画出拟合曲线。...1.2 构建线性回归的Graph w = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.,1.)...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。
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： 那么，借助tensorflow如何实现最小二乘法的线性回归呢？...基本的思路，首先生成拟合的数据集，然后构建线性回归的Graph，最后在Session中迭代train器，得到拟合的参数w和b，画出拟合曲线。...，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。
多重回归用于建立一个模型，使我们能够研究这种相互作用。基于多重回归的模型将使用数据构建一个基于自变量预测结果的函数。例如，该模型是使用列出各种情况下结果的一组真实数据建立的。...然后，该模型可用于预测给定一组自变量的结果，或找出现有数据与模型的拟合程度以及是否存在任何异常值。图片为什么我们需要多重回归？多重回归可用于多种领域。...某些员工或团体的薪酬是否高于正常水平？比正常情况少？类似地，不同的研究人员可能使用多重回归来找出特定结果的最佳预测因素。例如，需要哪些自变量来最适合所看到的结果。...一所学校的考试成绩如何，是什么因素造成的？影响供应链生产率的因素有哪些？假设和限制多重回归仅在特定条件下才有效。该技术的基础是以下假设，这些假设必须正确才能使模型正常工作。...天行健六西格玛顾问表示：在其局限性范围内，多重回归是一种适用于大量实际情况的良好技术，并被广泛用于构建简单易用的模型。这些可用于分析商业、医学、工程等广泛领域的数据。
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...tensorflow as tf import numpy as np #1.创建数据(输入x_data，输出y_data) x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32...) 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...；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(隐藏层多神经元，权重与偏差为矩阵) ''' import tensorflow as tf import
TensorFlow线性回归与逻辑回归实战 议程 Review Linear regression on birth/life data Control Flow tf.data Optimizers..., gradients Logistic regression on MNIST Loss functions ---- 一、TensorFlow线性回归 ---- 回顾 计算图 TensorFlow...使用Python属性确保函数仅在第一次调用时加载 在TensorFlow中的线性回归 数据与模型概要 建模之间的线性关系： 因变量Y....控制流程 在TensorFlow中，tf.cond()类似于c语言中的if…else…，用来控制数据流向，但是仅仅类似而已，其中差别还是挺大的。...逻辑回归 ---- 数据集：MNIST Database 每个图像都是一个28x28阵列，被展平为1-d张量，大小为784 X: 手写数字图像 Y: 数字值 任务：识别图中的数字 模型：Y_predicted
tensorflow是什么？ 尽管深度学习背后的数学概念已经出现几十年了，但是用于创建和训练这些深度模型的程序类库在最近几年才出现。不幸的是，大多数类库都会在灵活性和实际生产价值上做出权衡。...另一方面，快、高效的类库，部署到分布式硬件上是可行的，但是它们只针对具体的那些神经网络，对新发明的网络又不适用。...Tensorflow把tensorflow看做是一个n维的数组或者列表，tensor又叫做张量，tensor的维数又叫做阶，但是tensor的阶和矩阵的阶不是一个概念。...构建过程： 看下面的一些简单的代码（线性回归）： 注：可以使用tf.constant()来定义常量 可以使用tf.Variable()来定义变量 #构建权重参数w w=tf.Variable...in vectors_set ] y_data=[v[1] for v in vectors_set] plt.scatter(x_data,y_data,c='r') plt.show() #构建线性回归的
1.4 Softmax 回归 Softmax 回归可以看成逻辑回归在多个类别上的推广。 操作步骤 导入所需的包。...import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import...变量 含义 x 输入 y 真实标签 y_oh 独热的真实标签 w 权重 b 偏置 z 中间变量，x的线性变换 a 输出，也就是样本是某个类别的概率 x = tf.placeholder(tf.float64...绘制训练集上的损失。...绘制测试集上的准确率。
1.3 逻辑回归 将线性回归的模型改一改，就可以用于二分类。逻辑回归拟合样本属于某个分类，也就是样本为正样本的概率。 操作步骤 导入所需的包。...import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import...绘制训练集上的损失。...绘制测试集上的准确率。...扩展阅读 斯坦福 CS229 笔记：六、逻辑回归
1.1 线性回归 线性回归是你能用 TF 搭出来的最简单的模型。 操作步骤 导入所需的包。...import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklearn.datasets as...绘制训练集上的损失。...绘制测试集上的 R 方。...扩展阅读 斯坦福 CS229 笔记：二、单变量线性回归 斯坦福 CS229 笔记：四、多变量线性回归
它也是一个免费的开源软件。 比较两个框架的最有效的方法是使用两个框架来解决同一问题并分析其结果。在本练习中，将同时使用TensorFlow和PyTorch框架执行线性回归并比较其结果。...—线性回归 这是使用keras库使用TensorFlow执行线性回归的代码。...与TensorFlow模型相比，线性回归的PyTorch应用程序确实庞大而复杂。...但是，PyTorch模型本质上更加复杂，初学者很难理解。 如果是深度学习和神经网络的新手，建议大家先从TensorFlow框架开始，然后在获得前者的经验后再转向PyTorch框架。...（线性回归模型）的实现。
在机器学习面试中经常会被问到的一个问题是，特征如果存在多重共线性时为什么不能估计出最佳回归系数？本篇文章可以算是这个问题的标准答案 多重共线性是什么?...当回归模型中的自变量之间高度相关时，存在多重共线性。 例如，如果你的模型包括2个变量，即工作经验年数和工资，那么在你的模型中就很有可能存在多重共线性。原因是从常识上讲，经验越丰富，薪水越高。...但是，如果 X 的列彼此线性相关（存在多重共线性），则 XTX 是不可逆的。 由于回归模型中存在共线性，所以很难解释模型的系数 。 还记得回归系数的解释吗？...回归方程式Y=bX+a中之斜率b,称为回归系数,表X每变动一单位,平均而言，Y将变动b单位。 如果模型中存在多重共线性，这意味着一些自变量是相关的，简单的说一个变量的变化与另一个变量的变化相关。...回归是回归分析的高级形式，可以处理多重共线性
上图即为practical部分的教程，可以在github下载 (https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples.../udacity) 官方推荐使用docker来进行这部分教程，但简单起见我们先用ipython notebook Install TensorFlow 安装教程就在TensorFlow的github页上...$ conda create -n tensorflow python=2.7 4、切换到tensorflow环境下（实际上是更换了环境变量里的pip和python），下载安装tensorflow，需要...中的一个元素比较时，总共需要比较len(list1) * len(list2) * image_size * image_size次，速度极慢 7、实际上这是有重复的计算的，就在于，list2中的每个元素...* len(list2) 12、由于我们的数据中，list1和list2的长度是大数，所以节省的时间是相当可观的 13、在我的机器上，比较完valid_dataset和test_dataset需要的时间分别是
先分享一下最近学到的东西吧…… 以前买过一本《tensorflow实战谷歌深度学习框架》，看了一半就留在家里吃灰了，最近重新翻开发现这本书已经跟不上现在的版本了，所以从网上找了一点代码学习。...tensorflow不止能用于深度学习，也能用来实现传统机器学习算法。比如实现线性回归。...tensorflow的线性回归代码当然不如scikit learn的简洁，在scikit learn中只需要几行代码： from sklearn.linear_model import LinearRegression...看起来麻烦，其实是提供了更加个性化的解决方案，比如可以自定义误差函数，达到个性化的模型效果。 而像梯度下降优化器这种写起来麻烦的功能，tensorflow已经实现好了。...要说tensorflow有什么优势的话，那就是如果你数据特别特别大的话，用tensorflow能分布计算吧。 下面是用tensorflow实现线性回归的完整代码。
《传热学》横掠管外对流换热系数测定实验中，奴赛尔数Nu与雷诺数Re的关系式，通过实验测定，并确定公式中的系数C和指数n。这里使用机器学习进行线性回归。...cdn.jsdelivr.net/npm/echarts-stat/dist/ecStat.min.js"> tensorflow
1 写在前面 1.本文为基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络，而非TensorFlow 2.0中常用的Keras接口；关于Keras接口实现深度学习回归，请看这里： https...2.本文代码以DNNRegressor回归为例；而由于基于 tf.estimator接口的深度学习回归与分类整体较为类似，因此二者具有触类旁通的效果。...为保证下一次模型保存时不受上一次模型运行结果干扰，我们可以将模型文件夹内的全部文件删除。...第二个是在选择了优化方法的基础上，配置其他信息。例如第二个，其代表着学习率指数下降的Adam优化方法。...) 模型的构建，对照着代码上的注释，就比较好理解了；其中，我把loss_reduction注释掉，是因为可能由于TensorFlow
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