机器学习6:使用 TensorFlow 的训练线性回归模型

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器学习6:使用 TensorFlow 的训练线性回归模型。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。前面 5 篇文章介绍了机器学习相关的部分基础知识,在本章,笔者将讲解基于 TensorFlow 实现一个简单的线性回归模型,以便增强读者对机器学习的体感。

目录

1.环境准备

1.1 安装 Python3

1.2 安装 PyCharm

1.3 安装 TensorFlow

1.4 安装 pandas文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-514434.html

到了这里,关于机器学习6:使用 TensorFlow 的训练线性回归模型的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 机器学习10—多元线性回归模型

    在市场的经济活动中,经常会遇到某一市场现象的发展和变化取决于几个影响因素的情况,也就是一个因变量和几个自变量有依存关系的情况。而且有时几个影响因素主次难以区分,或者有的因素虽属次要,但也不能略去其作用。例如,某一商品的销售量既与人口的增长变化

    2023年04月24日
    浏览(33)
  • 学习 TensorFlow:构建和训练机器学习模型的利器

    TensorFlow 是一种强大的开源机器学习框架,被广泛应用于构建和训练各种类型的神经网络模型。本文将介绍 TensorFlow 的基本概念、特点和学习步骤,同时提供一个项目案例和练习题,帮助读者快速入门和掌握 TensorFlow。 强大的计算图:TensorFlow 使用计算图来表示计算任务,将复

    2024年02月09日
    浏览(25)
  • 【机器学习300问】11、多元线性回归模型和一元线性回归有什么不同?

            在之前的文章中,我们已经学习了一元线性回归模型,其中最关键的参数是w和b。机器学习的目的就是去得到合适w和b后能准确预测未知数据。但现实世界是复杂的,一个事情的发生绝大多数时候不会是一个原因导致。         因此多元线性回归模型区别与一元线

    2024年01月22日
    浏览(35)
  • 【AI】机器学习——线性模型(逻辑斯蒂回归)

    逻辑回归输出的是实例属于每个类别的似然概率,似然概率最大的类别就是分类结果 在一定条件下,逻辑回归模型与朴素贝叶斯分类器等价 多分类问题可以通过多次二分类或者Softmax回归解决 3. 线性回归模型 4.4 线性分类模型——感知器 目标:用判别模型解决分类问题 4.1.

    2024年02月09日
    浏览(33)
  • 机器学习与深度学习——自定义函数进行线性回归模型

    目的与要求 1、通过自定义函数进行线性回归模型对boston数据集前两个维度的数据进行模型训练并画出SSE和Epoch曲线图,画出真实值和预测值的散点图,最后进行二维和三维度可视化展示数据区域。 2、通过自定义函数进行线性回归模型对boston数据集前四个维度的数据进行模型

    2024年02月13日
    浏览(30)
  • 机器学习:线性回归模型的原理、应用及优缺点

    线性回归是一种统计学和机器学习中常用的方法,用于建立变量之间线性关系的模型。其原理基于假设因变量(或响应变量)与自变量之间存在线性关系。 由解释变量去估计被解释变量的 平均值 无 偏 性 、 有 效 性 、 一 致 性 下面是线性回归模型的基本原理: 模型拟合:

    2024年01月20日
    浏览(35)
  • 每天五分钟机器学习:构建多特征的线性回归模型

    在实际应用中,有时候一个单一特征的线性回归模型可能无法很好地解释数据,因此我们可以构建多特征的线性回归模型来提高模型的预测能力。本文还是拿房价问题来举例,来看以下多特征的线性回归模型如何构建? 以房价预测为例,现在的样本特征不再是一个了,此时数

    2024年02月13日
    浏览(35)
  • 每天五分钟机器学习:多项式非线性回归模型

    在前面的课程中,我们学习了线性回归模型和非线性回归模型的区别和联系。多项式非线性回归模型是一种用于拟合非线性数据的回归模型。与线性回归模型不同,多项式非线性回归模型可以通过增加多项式的次数来适应更复杂的数据模式。在本文中,我们将介绍多项式非线

    2024年02月16日
    浏览(34)
  • 【吴恩达·机器学习】第二章:单变量线性回归模型(代价函数、梯度下降、学习率、batch)

    博主简介: 努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚🌸 博主主页: @Yaoyao2024 每日一言🌼: 勇敢的人,不是不落泪的人,而是愿意含着泪继续奔跑的人。 ——《朗读者》 本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写,主要包括老师的核心讲义

    2024年02月19日
    浏览(32)
  • 【2022吴恩达机器学习课程视频翻译笔记】3.2线性回归模型-part-2

    Let’s look in this video at the process of how supervised learning works. Supervised learning algorithm will input a dataset and then what exactly does it do and what does it output? Let’s find out in this video. Recall that a training set in supervised learning includes both the input features, such as the size of the house and also the output targets,

    2024年02月12日
    浏览(23)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包