TensorFlow訓練單特徵和多特徵的線性回歸

在tensorflow中進行線性回歸處理重點是將樣本和樣本特徵矩陣化。

單特徵回歸模型為：y=

wx+b

構建模型

x = tf.placeholder(tf.float32, [none, 1])

w = tf.variable(tf.zeros([1, 1]))
b = tf.variable(tf.zeros([1]))
y = tf.matmul(x, w) + b
y = tf.placeholder(tf.float32, [none, 1])

cost = tf.reduce_mean(tf.square(y-y))

train_step = tf.train

.gradientdescentoptimizer(0.01).minimize(cost)

import tensorflow as tf

x = tf.placeholder(tf.float32, [none, 1])
w = tf.variable(tf.zeros([1, 1]))
b = tf.variable(tf.zeros([1]))
y = tf.matmul(x, w) + b
y = tf.placeholder(tf.float32, [none, 1])
# 成本函式 sum(sqr(y_-y))/n
cost = tf.reduce_mean(tf.square(y-y))
# 用梯度下降訓練
train_step = tf.train.gradientdescentoptimizer(0.01).minimize(cost)
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.session()
sess.run(init)
x_train = [[1],[2],[3],[4],[5],[6],[7],[8],[9],[10]]
y_train = [[10],[11.5],[12],[13],[14.5],[15.5],[16.8],[17.3],[18],[18.7]]
for i in range(10000):
sess.run(train_step, feed_dict=)
print("w:%f" % sess.run(w))
print("b:%f" % sess.run(b))

(w1x

1+w2

x2+.

..+w

nxn)

+b，寫為y=w

x+b。

y為m行1列矩陣，x為m行n列矩陣，w為n行1列矩陣。tensorflow中用如下來表示模型。

構建模型

x = tf.placeholder(tf.float32, [none, n])

w = tf.variable(tf.zeros([n, 1]))
b = tf.variable(tf.zeros([1]))
y = tf.matmul(x, w) + b
y = tf.placeholder(tf.float32, [none, 1])

cost = tf.reduce_mean(tf.square(y-y))

train_step = tf.train

.gradientdescentoptimizer(0.01).minimize(cost)

import tensorflow as tf

x = tf.placeholder(tf.float32, [none, 2])
w = tf.variable(tf.zeros([2, 1]))
b = tf.variable(tf.zeros([1]))
y = tf.matmul(x, w) + b
y = tf.placeholder(tf.float32, [none, 1])
# 成本函式 sum(sqr(y_-y))/n
cost = tf.reduce_mean(tf.square(y-y))
# 用梯度下降訓練
train_step = tf.train.gradientdescentoptimizer(0.01).minimize(cost)
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.session()
sess.run(init)
x_train = [[1, 2], [2, 1], [2, 3], [3, 5], [1, 3], [4, 2], [7, 3], [4, 5], [11, 3], [8, 7]]
y_train = [[7], [8], [10], [14], [8], [13], [20], [16], [28], [26]]
for i in range(10000):
sess.run(train_step, feed_dict=)
print("w0:%f" % sess.run(w[0]))
print("w1:%f" % sess.run(w[1]))
print("b:%f" % sess.run(b))

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為什麼寫《tomcat核心設計剖析》

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如下圖，可以清晰看到線性回歸和邏輯回歸的關係，乙個線性方程被邏輯方程歸一化後就成了邏輯回歸。對於二分類，輸出假如線性回歸模型為，則要將z轉成y，即y g z 於是最直接的方式是用單位階躍函式來表示，即 如圖，但階躍函式不連續，於是用sigmoid函式替代之，為 如圖，則有，即logistics函式，...

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