Вы говорите — время идёт. Безумцы — это вы проходите (Талмуд).

TensorFlow – Линейная регрессия

FavoriteLoadingДобавить в избранное
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (1 оценок, среднее: 5,00 из 5)
Загрузка...
10 июля 2019
Как установить TensorFlow на CentOS 7
В этой главе мы сосредоточимся на базовом примере реализации линейной регрессии с использованием TensorFlow. Логистическая регрессия или линейная регрессия – это контролируемый подход машинного обучения для классификации категорий дискретных порядков. Наша цель в этой главе – создать модель, с помощью которой пользователь может предсказать взаимосвязь между переменными предиктора и одной или несколькими независимыми переменными.

Соотношение между этими двумя переменными считается линейным. Если y является зависимой переменной, а x рассматривается как независимая переменная, то отношение линейной регрессии двух переменных будет выглядеть следующим образом:

Y = Ax+b

 

Мы разработаем алгоритм для линейной регрессии. Это позволит нам понять следующие два важных понятия –

  • Функция стоимости
  • Алгоритмы градиентного спуска

Схематическое представление линейной регрессии упоминается ниже:

TensorFlow - Линейная регрессия

 

Графическое представление уравнения линейной регрессии упоминается ниже:

TensorFlow - Линейная регрессия

 

Шаги по разработке алгоритма линейной регрессии

Теперь мы узнаем о шагах, которые помогают в разработке алгоритма линейной регрессии.

 

Шаг 1

Важно импортировать необходимые модули для построения модуля линейной регрессии. Мы начинаем импортировать библиотеки Python NumPy и Matplotlib.

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt

 

Шаг 2

Определите количество коэффициентов, необходимых для логистической регрессии.

number_of_points = 500 
x_point = [] 
y_point = [] 
a = 0.22 
b = 0.78

 

Шаг 3

Итерация переменных для генерации 300 случайных точек вокруг уравнения регрессии –

Y = 0,22x + 0,78

for i in range(number_of_points): 
   x = np.random.normal(0.0,0.5) 
   y = a*x + b +np.random.normal(0.0,0.1) x_point.append([x]) 
   y_point.append([y])

 

Шаг 4

Просмотр сгенерированных точек с помощью Matplotlib.

fplt.plot(x_point,y_point, 'o', label = 'Input Data') plt.legend() plt.show()

 

Полный код логистической регрессии выглядит следующим образом:

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

number_of_points = 500 
x_point = [] 
y_point = [] 
a = 0.22 
b = 0.78 

for i in range(number_of_points): 
   x = np.random.normal(0.0,0.5) 
   y = a*x + b +np.random.normal(0.0,0.1) x_point.append([x]) 
   y_point.append([y]) 
   
plt.plot(x_point,y_point, 'o', label = 'Input Data') plt.legend() 
plt.show()

 

Количество точек, которое берется в качестве входных данных, считается входными данными.

TensorFlow - Линейная регрессия

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Просмотров: 443

Если статья понравилась, то поделитесь ей в социальных сетях:

Читайте также

    Добавить комментарий

    Войти с помощью: 

    Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    Сообщить об опечатке

    Текст, который будет отправлен нашим редакторам:

    Заполните форму и наш менеджер перезвонит Вам в самое ближайшее время!

    badge
    Обратный звонок 1
    Отправить
    galka

    Спасибо! Ваша заявка принята

    close
    galka

    Спасибо! Ваша заявка принята

    close