mnist线性回归预测(含数据集)Python TensorFlow

TensorFlow的mnist训练集手写数字识别，国内比较难下载，需要fan墙

本数据集包含MNIST数据集的四个文件：train-images-idx3-ubyte.gz，train-labels-idx1-ubyte.gz，t10k-images-idx3-ubyte.gz，

keras源码中下载MNIST。数据源是通过url=https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz进行下载的。访问该url地址被墙了，导致MNIST相关

在吴恩达老师的《机器学习》课后习题1中，我们进一步深入研究了线性回归的正规方程。正规方程是一种通过求解矩阵方程来直接获得线性回归模型参数的方法。了解正规方程的应用，有助于更全面地理解线性回归的数学基础

线性回归:使用python实现线性回归的基础

使用Python实现广义回归神经网络GRNN用于数据预测压缩包中源码GRNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练同时对测试数据集进行预测输出结果包括MAE MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等

Tensorflow implements AlexNet training mnist data

信息分析与预测的实验,Python写的代码,萌新代码,勿喷,仅仅只是方便没时间写实验的朋友,直接用python打开就能运行

python求系数，包含矩阵如何转置，求逆以及点乘积，直接运行即可，如果数据大，则读文件即可

主要介绍了Python线性回归实战分析以及代码讲解,对此有兴趣的朋友学习下吧。