基于TensorFlow的线性回归模拟及Python实现

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代码如下 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 用numpy生成数据t ,y t = np.arange(1,10,1)

各种类型回归的python实现代码，附带数据，可运行，代码清晰完整，适用于python初学者

首先我们看公式: 这个是要拟合的函数 然后我们求出它的损失函数, 注意:这里的n和m均为数据集的长度,写的时候忘了 注意,前面的theta0-theta1x是实际值,后面的y是期望值 接着我们求出损失

写在开头:这个系列的灵感已经整个系列的思路会根据公众号机器学习实验室的节奏进行,相当于做一个自己的理解版本,并且按照以往惯例我们会增加一些问题来对小细节进行讨论。 内容安排 笔者觉得如果单单的去调用s

基于tensorflow的简单逻辑回归模型代码,自己写的,100%原创,100%简单。 最后拟合出一条直线,浅显易懂,适合初学者学习

主要为大家详细介绍了使用tensorflow实现线性svm的相关资料,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

版权提示:以下所有例子都是参考github大神制作,我只是搬运工 https://github.com/YunYang1994/TensorFlow2.0-Examples 一、最简单的线性回归 首先

RBF网络的回归-非线性函数回归的实现,代码完整,可运行

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