#jupyter notebook
import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# 資料
#讀取資料
data=pd.read_csv('advertisement.csv')
x=data.iloc[:,:-1]
y=data.iloc[:,-1]
# 建立模型
model=tf.compat.v2.keras.sequential()
# 10個神經元進行線性擬合
model.add(tf.compat.v2.keras.layers.dense(10,input_shape=(3,)))
# 輸出層
model.add(tf.compat.v2.keras.layers.dense(1))
# 定義梯度下降演算法和損失函式
model.compile(optimizer='adam',loss='mse')
# 訓練2500次
history=model.fit(x,y,epochs=2500)
# 繪製損失函式影象
# 這裡直接取了訓練集做測試
test_data=data.iloc[:3,:-1]
model.predict(test_data)
# **值
# 原資料
可以看到差值還是較小的。
1 2神經網路實現線性回歸
w tf.variable tf.random uniform 1 1.0,1.0 name w 隨機初始化權重引數 1到1之間 b tf.variable tf.zeros 1 name b 以0為初始化，1 表示維度 y w x data b 目標函式 loss tf.reduce mean t...
如何畫神經網路 為什麼線性回歸也是神經網路
今天我們來講講線性回歸和神經網路的關係。首先說結論，線性回歸其實也是個神經網路，其實不光是線性回歸，多項式回歸，邏輯回歸等等也都可以看成是乙個神經網路。考慮到大家可能對線性回歸或者神經網路的概念有那麼點疑惑，這裡簡單的講講什麼是線性回歸和神經網路。如圖所示，我們可以很輕易的看出來，y軸上的變數正隨著...
線性神經網路 matlab神經網路
自適應線性元件20世紀50年代末由widrow和hoff提出，主要用於線性逼近乙個函式式而進行模式聯想以及訊號濾波 模型識別和控制等。線性神經網路和感知器的區別是，感知器只能輸出兩種可能的值，而線性神經網路的輸出可以取任意值。線性神經網路採用widrow hoff學習規則，即lms least me...