• 大三寒假学习进度(1)


    tensorflow学习

    • 线性回归问题

      • 单变量线性回归算法

        预测模型

        f(x) = ax +b
        求解 a 和 b 根据 x 预测f(x)

        方法

        1. 使用均方差定义损失函数
        • 均方差 :预测值 f(x) 和真实值 y 之间的差的平方取均值,也就是((sum_{i=1}^n)(f(xi)-y)2)/n (n为样本样数)
        1. 找到合适的a和b,使得(f(x)-y)2越小越好

        2. 要找到合适的a和b就要使用优化算法

        • 梯度下降算法 : 一种致力于找到函数极值点的算法(沿梯度下降的方向求解极小值)

        步骤
        1. 随机初始化 a 和 b 一批值 ,并根据x 和y 计算损失函数
        2. 计算梯度,找到变化最快的方向
        3. 沿着梯度的方向不断改变a 和 b 的值,直到最终找到极值点
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    4.计算机层次与编程语言
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/--lzx1--/p/14289424.html
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