深度学习:Tensorflow实现线性回归梯度下降优化
TensorFlow运算API# 矩阵运算 tf.matmul(x, w) # 平方 tf.square(error) # 均值 tf.reduce_mean(error)梯度下降APItf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)参数:learning_rate 学习率方法:minimize(loss)return 梯度下降optips:模型参....

深度学习:Tensorflow实现线性回归梯度下降优化
回顾1、算法:线性回归y = k x + b y = kx + by=kx+b2、策略:均方误差3、优化:梯度下降步骤1、准备好特征值和目标值2、建立模型,随机初始化准备权重w和偏置b3、求损失函数,误差,均方误差4、梯度下降去优化损失过程,指定学习率矩阵相乘(m行,n列) * (n 行, 1列) = (m行, 1列) + 偏置TensorFlow运算API# 矩阵运算 tf.matmul(x,....

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