运用TensorFlow进行简单实现线性回归、梯度下降示例

Stochastic gradient descent and small batch gradient descent algorithm

Python线性回归示例源码

Tensorflow多变量线性回归（房价预测）。。

使用神经网络框架tensorflow实现的线性回归demo，里面附有完整的代码，可直接运行，有详细注释

基于TensorFlow2 线性回归.py

梯度下降案例一、y=f(x)=x2二、z = f(x,y)=x2+y2 一、y=f(x)=x2 import numpy as np import pandas as pd from pandas i

代码实现了在手写识别95%以上情况下，使用FGSM和PGD方法梯度攻击后，识别率降到0.1%以下。主要实现过程参见本人博客文档，可以自己复现了解下实现过程。

批量梯度下降法python具体实现, np.random.seed(666) x = 2 * np.random.random(size = 100) y = x * 3.0 + 4.0 + np.r

随机梯度下降算法SDG的MATLAB实现，数据集可到UCI数据库里下载

bp神经网络的应用日益广泛，而梯度下降算法更是重要的算法。