深度学习，tensorflow框架下的线性回归代码

这是一个学习demo,相当于开始编程时的hello world,本资源只是配套我写的博客,让需要验证线性回归的小伙伴不需要 自己再敲一遍代码。但是,说实话,你自己照样子再敲一遍是学习的最好方式。

机器学习入门。线性回归学习过程中遇到的问题，记录下来，可以说是学习笔记，希望能给大家带来帮助。由于手写难免会有一些错误察觉不到，广泛讨论，共同进步。

根据网上资源自己整理的代码，代码有注释，结构清晰易读，有测试代码，带测试数据。并附带可执行程序，你值得拥有。自己也可轻易建工程运行，不依赖任何第三方库。只是一个简单的线性回归

1、掌握使用Weka做线性回归的方法；2、掌握线性回归的相关知识；3、处理丢失数据的值，替换原始数据中的短横线（因为这里的实验数据本应该是数字类型，而不是枚举类型）

机器学习线性回归模型，用梯度下降算法实现的线性回归，logistic回归的模型以及实例分析。包含上课时用的PDF、word以及PPT文档

1. 样本大小为47，自变量为房间的面积和卧室个数，因变量为房间的价格。 2. 用梯度下降方法实现多变量的回归问题。 3. 选择learning rate α，范围是0.001≤α≤10。将通过初始选

机器学习的线性回归章节ppt

线性逻辑回归

回归的目的是预测数值型的目目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式

深度学习之TensorFlow代码素材样本 喜欢的可以下载哦。