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运用TensorFlow进行简单实现线性回归、梯度下降示例
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TensorFlow
线性回归
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梯度下降
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2020-09-20
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主要介绍了运用TensorFlow进行简单实现线性回归、梯度下降示例,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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多元线性回归梯度下降算法的MATLAB实现
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用于多变量线性回归的梯度下降算法的 MATLAB 实现。此代码示例包括, 特征缩放选项 基于梯度范数容差或固定迭代次数的算法终止选择 具有随机指数的随机特征向量(确切的函数关系不是线性的,而是具有特征向量的随机幂) 观察次数和特征的选择 “学习率”和迭代次数的选择 并列实际函数系数和线性回归系数的最终表
基于matlab的梯度下降法实现线性回归
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梯度下降实现多元线性回归
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梯度下降算法处理曲线拟合问题,线性 ,单极点,多极点数据均有良好的表现
多元线性回归及其算法实现(梯度下降法)
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上一篇文章讲述了梯度下降法的数学思想,趁热打铁,这篇博客笔者将使用梯度下降法完成多元线性回归,话不多说,直接开始。 我们假设我们的目标函数是长这样的: import numpy as np import pandas as pd # 读入数据 data = pd.read_csv('D:/Advertising.csv') # 学习率alpha lr = 0.00001 # 参数 theta0
机器学习中用梯度下降法实现线性回归的MATLAB源代码.rar
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吴恩达机器学习用梯度下降法实现线性回归的MATLAB源代码
Python-多元线性回归方程比较最小二乘法与梯度下降法
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最小二乘法是先将方程自变量与因变量化为系数矩阵X,再求该矩阵的转置矩阵(X1),接着求矩阵X与他的转置矩阵的X1的乘积(X2),然后求X2的逆矩阵。最后整合为系数矩阵W,求解后分别对应截距b、a1、和a2。可见计算一个矩阵的逆是相当耗费时间且复杂的,而且求逆也会存在数值不稳定的情况。 梯度下降法迭代的次数可能会比较多,但是相对来说计算量并不是很大。且其有收敛性保证。故在大数据量的时候,使用梯度下降
使用TensorFlow实现简单线性回归模型
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主要为大家详细介绍了使用TensorFlow实现简单线性回归模型,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
Tensorflow实现梯度下降的单变量线性回归模型
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Tensorflow实现梯度下降的单变量线性回归模型,使用到的库:TensorFlow、Numpy、Matplotlib
线性回归(最小二乘法和梯度下降法实现)
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这是机器学习中最常见的模型--线性回归的python实现,其中包含了最小二乘法和梯度下降法两种拟合算法
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线性回归的梯度下降.zip
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c++实现的线性回归梯度下降法。线性回归的梯度下降:其实就是将梯度下降算法和代价函数相结合,最重要的是梯度下降法的导数部分。
线性回归梯度下降样例代码
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线性回归模型的梯度下降代码样例,用jupyter notebook打开。也可以把代码复制出来,用pycharm等工具运行。
单变量线性回归梯度下降ipynb代码
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单变量线性回归梯度下降ipynb代码,根据Andrew课程的资料和数据码的算法代码
梯度下降法实现线性回归
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使用梯度下降法实现线性回归,使用的为matlab代码实现,最后生成3维gif动态演示图,演示损失函数随训练次数增加时的运行结果。代码中每个步骤都有详细注释。
Python实现梯度下降法线性回归模拟
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给定一个点集,求最优线性回归直线。详情参考我写的文章:https://blog.csdn.net/m0_53253879/article/details/123811100?spm=1001.2014.3001.5502
梯度下降实现线性回归代码.py
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简单的梯度下降应用,适合初学者参考,代码可运行
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LinearRegression 线性回归 梯度下降算法 使用VS环境,也可自己使用其它IDE
Tensorflow模型1-线性回归
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基于python3的线性回归模型代码的jupyter notebook文件,供参考学习
Tensorflow实现线性回归
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主要用Tensorflow实现线性回归,程序可以直接运行,有注释,适合初学者
梯度下降法实现多元线性回归Delivery.rar
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该文件是配合梯度下降法实现多元线性回归,在使用时需要放在代码的同一目录下
线性回归梯度下降代码(ML_algorithm-master)
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线性回归梯度下降代码(ML_algorithm-master) 有Linear_regression、utils等
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Qt 5实现串口调试助手 (源工程文件、0积分下载)
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基于Qt 5实现串口调试助手,程序仅供参考,修改了之前十六进制接收0xA0--0xFF有误的问题,新增了窗口自适应(ui文件设置栅格),文件详情可看博客链接https://blog.csdn.net/m0_51294753/article/details/121405661。
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SystemVerilog的听课学习笔记,包括讲义截取、知识点记录、注意事项等细节的标注。 目录如下: 第一章 SV环境构建常识 1 1.1 数据类型 1 四、二值逻辑 4 定宽数组 9 foreach 13 动态数组 16 队列 19 关联数组 21 枚举类型 23 字符串 25 1.2 过程块和方法 27 initial和always 30 func
AutoSAR标准协议4.2.2
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AutoSAR标准协议规范4.2.2,里面包含了AutoSAR组织所规定的AutoSAR架构的标准规范协议原文档。对AutoSAR的学习有一定的借鉴意义
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