tensorflow基礎（構建線性回歸函式）

今天學習了tensorflow構建回歸曲線的知識，其中利用了梯度下降法來提高機器學習建立回歸曲線的正確率。

在學習中自己按照其寫的**為：

import

numpy as np
import
tensorflow as tf
import
matplotlib.pyplot as plt
#隨機生成一千個點
num_points=1000vectors_set =
for _ in
range(num_points):
x1=np.random.normal(0.0,0.55)
y1=x1*0.1+0.3+np.random.normal(0.0,0.05)
#生成樣本
x_d = [v[0] for v in
vectors_set]
y_d = [v[1] for v in
vectors_set]
plt.scatter(x_d,y_d,c='b'
)plt.show()

w = tf.variable(tf.compat.v1.random_uniform([1],-1,1),name='w'

)b= tf.variable(tf.zeros([1]),name='b'
)y = w*x_d +b 
#以預估值y和實際值y_d之間誤差 
根據案例可以看出，利用梯度下降法可以每次增強構建回歸函式的準確度，是比較容易理解上手的方法。
 
Tensorflow專案構建流程
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