TensorFlow - 线性回归

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在本章中，我们将重点介绍使用 TensorFlow 实现线性回归的基本示例。逻辑回归或线性回归是一种用于分类离散类别的监督机器学习方法。本章的目标是建立一个模型，用户可以通过该模型预测预测变量与一个或多个自变量之间的关系。

这两个变量之间的关系被认为是线性的。如果 y 是因变量，x 被视为自变量，那么两个变量的线性回归关系将类似于以下等式 -

Y = Ax+b

我们将设计一个线性回归算法。这将使我们能够理解以下两个重要概念 -

• 成本函数
• 梯度下降算法

线性回归的示意图如下 -

线性回归方程的图形视图如下 -

设计线性回归算法的步骤

我们现在将了解有助于设计线性回归算法的步骤。

步骤1

导入绘制线性回归模块所需的模块非常重要。我们开始导入 Python 库 NumPy 和 Matplotlib。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt

第2步

定义逻辑回归所需的系数数量。

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

步骤3

迭代变量以围绕回归方程生成 300 个随机点 -

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])

步骤4

使用 Matplotlib 查看生成的点。

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

逻辑回归的完整代码如下 -

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()

作为输入的点数被视为输入数据。