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简单tensorflow线性回归中的错误

可能包括以下几个方面：

数据准备错误：在进行线性回归之前，需要对数据进行预处理和准备。可能的错误包括数据缺失、异常值处理不当、数据标准化或归一化处理错误等。解决这些问题可以使用数据清洗、异常值检测和处理、特征缩放等方法。
模型选择错误：线性回归是一种简单的机器学习模型，但在实际应用中可能存在更适合的模型。错误的模型选择可能导致预测性能不佳。解决这个问题可以通过了解不同的机器学习模型，并根据数据特点选择合适的模型。
特征选择错误：线性回归的性能受到特征选择的影响。选择不恰当的特征可能导致模型欠拟合或过拟合。解决这个问题可以使用特征选择算法，如相关性分析、递归特征消除等。
参数设置错误：线性回归模型中的参数需要进行适当的设置。错误的参数设置可能导致模型性能不佳。解决这个问题可以通过调整学习率、正则化参数等来优化模型性能。
训练集和测试集划分错误：在进行模型训练和评估时，需要将数据集划分为训练集和测试集。错误的划分可能导致模型在测试集上的性能不可靠。解决这个问题可以使用交叉验证等方法来进行更可靠的模型评估。

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线性回归中的多重共线性与岭回归

上篇文章《简单而强大的线性回归详解》（点击跳转）详细介绍了线性回归分析方程、损失方程及求解、模型评估指标等内容，其中在推导多元线性回归使用最小二乘法的求解原理时，对损失函数求导得到参数向量的方程式...本文将详细介绍线性回归中多重共线性问题，以及一种线性回归的缩减(shrinkage)方法 ----岭回归(Ridge Regression)，并对其进行了Python实现多重共线性多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确...矩阵对应到一个纯量（scalar）,简单讲即是行列式是这一组数按照某种运算法则计算出的一个数，记为或行列式不为零的充要条件假设特征矩阵的结构为，则一般行列式计算不会通过展开的方式...简单来说，只要对角线上没有一个元素为0，则这个矩阵中绝对不可能存在全为0的行或列。...在最小二乘法中，如果矩阵中存在这种精确相关关系，则逆矩阵不存在，线性回归无法使用最小二乘法求出结果无解即当则会发生除零错误。

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【TensorFlow】TensorFlow 的线性回归

前面有篇博文讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...训练部分数据 ---- 模型本次使用的是线性回归模型 y=Wx+by=Wx+b y=Wx+b 其中WWW为权重，bbb为偏置。...---- 开始训练使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4. 正式开始训练....，可以参考这篇文章：An overview of gradient descent optimization algorithms 其实在这种简单的模型上，我个人觉得使用 sklearn 效率更高点（当然...TensorFlow 的定制性比较强，更为底层），我用 sklearn 实现了一次，效果很好，基本就是傻瓜式操作，效果如图， ?

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【TensorFlow】TensorFlow的线性回归

前面有篇博文讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...训练部分数据模型 [图片] 开始训练使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4....废话不多说上完整代码，代码里有注释： from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas...，可以参考这篇文章：An overview of gradient descent optimization algorithms 其实在这种简单的模型上，我个人觉得使用 sklearn 效率更高点（当然...TensorFlow 的定制性比较强，更为底层），我用 sklearn 实现了一次，效果很好，基本就是傻瓜式操作，效果如图， ?

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TensorFlow模拟简单线性模型小栗子

TensorFlow是谷歌2015年开源的一个人工智能平台。就如命名一样，TensorFlow为张量从图的一端流动到另一端计算过程。...BLAS、cuBLAS、cuDNN等拓展包 TensorFlow框架本文的标题和内容牵都涉及到 TensorFlow，仅仅是因为它是可以选用的工具之一，像Keras等等其他的框架都可以实现文章中想要的模型...从市面上的书籍和文章我们可以了解到TensorFlow 貌似是为深度学习而生的，好像不做些图像识别、机器人等深度学习项目就触不到TensorFlow，自己一直是这样固执的认为, 所以做模型的时候对TensorFlow...模拟线性模型文中通过模拟产生数据，构造简单的线性模型，使用TensorFlow工具，利用梯度下降算法，估计模型系数，给出模拟的收敛效果；同时，我们使用著名的鸢尾花数据集来小试牛刀，so，let’s begin...plt.grid(True) plt.legend(bbox_to_anchor=(1.0,1),fontsize=25,loc=1,borderaxespad=0.) plt.show() 可以看出简单线性模型对鸢尾花数据集拟合效果还是不错的

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机器学习入门 6-3 线性回归中的梯度下降法

本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍在线性回归中使用梯度下降法。一线性回归中的梯度下降法前几小节为了更好的介绍梯度下降法的过程，我们将损失函数定义成二次曲线的形式。...在这一小节将梯度下降法真正的应用在线性回归中。 ? 此时将梯度下降法应用于线性回归中，相应的损失函数变成了真实值与预测值之间差值的平方之和，而参数不再是仅仅是一个theta而是一个向量θ。...对于简单线性回归此时的θ是包含两个参数的向量（其中一个是截距，另一个是样本唯一特征的系数）；而对于样本中拥有n个特征的多元线性回归问题来说，此时的θ是包含(n+1)个参数的向量（其中一个是截距，另外n...二线性回归中梯度下降法的公式推导前几个小节介绍的线性回归损失函数如下所示，此时使用样本中有n个特征的多元线性回归问题为例，当然简单线性回归也是一样的。 ?...在一些资料看到，在线性回归中使用梯度下降法要优化的目标函数在MSE基础上除以2，如果损失函数这样取的话，就会和对损失函数J求导中平方拿出来的2约掉，其实就相当于J(θ)的梯度前的系数变成1/m。

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git 回滚错误的push

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TensorFlow从入门到精通 | 01 简单线性模型(上篇)

导言 [TensorFlow从入门到精通] 01 简单线性模型（上）介绍了TensorFlow如何加载MNIST、定义数据维度、TensorFlow图、占位符变量和One-Hot Encoding...正文介绍本教程介绍了使用TensorFlow实现简单线性模型的workflow。在加载MNISIT（手写字符图像数据集）后，我们使用TensorFlow定义并优化一个简单的数学模型。...你应该熟悉基本的线性代数，Python，Jupyter Notebook编辑器。如果你对机器学习和分类有基本的了解，这也会帮助到你。...这是因为图（Graph）是简单数学表达式的组合，因此可以使用微分（derivatives）的链式法则（chain-rule）来计算整个图的梯度。...1y_pred_cls = tf.argmax(y_pred, axis=1) 限于篇幅过大，便将【TensorFlow从入门到精通】01 简单线性模型内容分成上篇和下篇来介绍。

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线性回归中的L1与L2正则化

过于复杂的模型就是我们所说的“过拟合”，它们在训练数据上表现很好，但在看不见的测试数据上却表现不佳。有一种方法可以对损失函数的过拟合进行调整，那就是惩罚。...通过惩罚或“正则化”损失函数中的大系数，我们使一些(或所有)系数变小，从而使模型对数据中的噪声不敏感。在回归中使用的两种流行的正则化形式是L1又名Lasso回归，和L2又名Ridge回归。...在线性回归中我们使用普通最小二乘(OLS)是用于拟合数据的:我们对残差(实际值与预测值之间的差异)进行平方，以得到均方误差(MSE)。最小的平方误差，或最小的平方，是最适合的模型。 ?...让我们来看看简单线性回归的成本函数: ? 对于多元线性回归，成本函数应该是这样的，其中?是预测因子或变量的数量。 ? 因此，随着预测器(?)数量的增加，模型的复杂性也会增加。...这将降低模型的复杂性，有助于防止过拟合，可能消除变量，甚至减少数据中的多重共线性。 L2 -岭回归 L2或岭回归，将?惩罚项添加到系数大小的平方?。?是一个超参数，这意味着它的值是自由定义的。

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Tensorflow中遇到的错误

错误原因： tensorflow版本的问题： tensorflow1.0及以后api定义：(数字在后，tensors在前) tf.stack(tensors, axis=axis) For example...shape [2, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 0)) ==> [4, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 1)) ==> [2, 6] tensorflow

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机器学习入门 6-4 实现线性回归中的梯度下降法

本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍如何在线性回归中使用梯度下降法以及将梯度下降法封装在我们自己创建的线性回归类中。...一线性回归中使用梯度下降法首先创建一些拥有线性关系的样本，然后通过梯度下降法求解使得MSE损失函数值最小的参数，即为线性回归模型的截距和样本中相应特征的系数。 ? ? ? ? ? ?...二将梯度下降法进行封装接下来将梯度下降法封装在前面创建的LinearRegression线性回归类中，在LinearRegression类中创建一个名为"fit_gd"的函数： ?...接下来就是封装在LinearRegression类中的"fit_gd"函数： ? ? ? ? 接下来就可以在jupyter中调用我们封装的梯度下降法来求解线性回归模型： ?...这一小节我们使用自己构造的数据进行试验，并且在计算梯度下降法的时候并没有使用向量化的方式提高效率。因此在下一小节中，将在真实的数据上使用向量化的梯度下降法来求解线性回归模型。

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非线性回归中的Levenberg-Marquardt算法理论和代码实现

输入一堆点并找到“完全”匹配趋势的曲线是令人兴奋的。但这如何工作？为什么拟合直线与拟合奇怪形状的曲线并不相同。每个人都熟悉线性最小二乘法，但是，当我们尝试匹配的表达式不是线性时，会发生什么？...提出问题在某些情况下，线性回归是不够的。有时需要将一系列数据调整为非线性表达式。在这些情况下，普通最小二乘对我们不起作用，我们需要求助于不同的方法。...幸运的是，我可以通过许多方法自动找到Beta的最佳值。任何熟悉MATLAB中的nlinfit或SciPy的curve_fit函数的人都知道，一旦您有了模型的数学表达式，这个非线性回归过程是简单的。...用导数使函数最小化的图解说明一个导数可以被定义为一个函数相对于它的参数如何变化的度量。我们能找到的一个最简单的例子是y=mx类型的函数。...但是，了解所有这些计算的来源始终很重要。进行线性和非线性回归是可以在数据分析和机器学习中完成的许多其他事情的基础。

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TensorFlow团队：TensorFlow Probability的简单介绍

它由TensorFlow Probability团队构建和维护，现在是TensorFlow的核心，tf.linalg的一部分。...广义线性混合模型（即将推出）：用于拟合混合效应回归模型（mixed-effects regression models）的高级接口（类似于R的lme4包）。...TensorFlow Probability团队致力于通过尖端功能，持续代码更新和错误修复来支持用户和贡献者。我们将继续添加端到端的示例和教程。...示例：使用EDWARD2构建线性混合效应模型线性混合效应模型是一种对数据中结构化关系进行建模的简单方法。...也称为等级线性模型（hierarchical linear model），它共享统计的各组数据点的强度，以改进对单个数据点的推理。

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【pytorch】简单的线性回归

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TensorFlow版本带来的concat错误

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git如何回滚错误合并的分支

导读：分类：技术干货题目：git如何回滚错误合并的分支合并到线上分支出现问题的修复方式。...想要达到的效果我们要撤销所有dev1的合并，并且保留dev2的代码。同时本地dev1的分支不想删除这些代码，还有在这基础上开发。..., 0 deletions(-) rename dev2 add => b (100%) create mode 100644 c 执行完上面的代码，我们就会发现，代码又回来了，和master没有回滚前的代码一样...这是因为你的那次rever合并采用了你的分支代码，但是你的dev1分支并没有dev2的代码... 所以我们应该在master回滚前，回到dev1分支，先merge一次最新代码，再执行后面的操作。...总结总结起来流程很简单。 1.保持你要开发的分支同步了master最新代码。 2.revert所有该分支的提交。 3.回到你的分支merge master。

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简单的TensorFlow分类教程

本篇文章有2个topic，简单的分类器和TensorFlow。首先，我们会编写函数生成三种类别的模拟数据。第一组数据是线性可分的，第二种是数据是月牙形数据咬合在一起，第三种是土星环形数据。...本文的所有代码在ML-tutorial.（https://github.com/Aspirinkb/ML-tutorial）线性可分的数据如下： ?...TensorFlow的使用方法会在建立三个模型的过程中引入，减小学习的阻力。生成模拟数据生成模拟数据集的方法很简单，利用正弦、圆等方程产生有规律的数据，然后加入一些随机扰动模拟噪音。...为了满足随机梯度下降的特点，在gen_data()方法内部还对数据进行了重新随机排列，同时也考虑到了每个类别的样本数量。线性模型对于线性可分的数据，只需要SoftMax回归模型就可以应付。...损失函数直接定义了模型的学习目标，设置的恰当合理，有助于提升学习速度和正确率，这很大一部分取决于我们对整个问题的理解和学习过程的把握。鉴于这只是一组简单的线性数据，使用均方差和随机梯度下降就可以了。

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【TensorFlow】DNNRegressor 的简单使用

tf.contrib.learn tf.contrib.learn 是 TensorFlow 提供的一个机器学习高级 API 模块，让用户可以更方便的配置、训练和评估各种各样的机器学习模型，里面内置了很多模型可以直接调用...TensorFlow 的话就比较好理解：我们是先定义一些计算图，这时候并不真正的传入数据，然后在训练的时候去执行这个计算图，也就是说这时候才开始将真正的数据穿进去。...print('训练集：{}\n测试集：{}'.format(X_train.shape, X_test.shape)) 训练集：(354, 13) 测试集：(152, 13) 在进行下一步之前，我们先来简单的看下这个数据集的分布情况...定义 FeatureColumn TensorFlow 使用 FeatureColumn 来表示数据集中的一个的特征，我们需要根据特征类型（连续或者分类）把原来的特征都转换成 FeatureColumn...，导致 TensorFlow 分配显存失败。

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基于TensorFlow.js的线性回归模型实践

. ---- TensorFlow TensorFlow是目前最出名的机器学习框架. 它提供了许多机器学习过程中所必要的方法, 函数等东西. 虽然第一眼看上去很吓人....由于本文只是简单尝试线性回归, 因此选择Core API来进行, Layer的部分感兴趣的话, 可以官网了解. ---- 正题现在我们来创建一个线性回归的学习模型, 本文中使用TypeScript作为开发语言...而TensorFlow实际上封装了这么一个逻辑(毕竟要用代码实现求偏导实际上还是过于繁琐了) 实际上在梯度下降的过程中, TensorFlow会自动地去调整已经向TensorFlow注册了的variable...但实际上我们需要做更多次数的第一. 我们可以设置一个循环来反复做. 或者设定当损失值不再变化时停止. 这里我们以简单优先, 选择固定次数的循环...., 线性回归的梯度下降函数是凹函数, 因此存在且只存在一个最优解.

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TensorFlow进行简单的图像处理

TensorFlow进行简单的图像处理简单概述作为计算机视觉开发者，使用TensorFlow进行简单的图像处理是基本技能，而TensorFlow在tf.image包中支持对图像的常见的操作包括：亮度调整...1.放缩图像支持三种方式，分别是临界点插值、双线性插值与双立方插值，不过我发现在使用双立方插值的时候，tensorflow处理之后图像总是会出现一些噪点，这个算不算它的BUG tf.image.resize_nearest_neighbor...4.图像gamma校正伽玛校正就是对图像的伽玛曲线进行编辑，以对图像进行非线性色调编辑的方法，检出图像信号中的深色部分和浅色部分，并使两者比例增大，从而提高图像的对比度。...5.图像饱和度调整图像饱和度是图像HSV色彩空间最常见的指标之一，通过调整图像饱和度可以得到更加自然光泽的图像，tensorflow中饱和度调整的API如下： tf.image.adjust_saturation...小结 tensorflow中还提供一些其他的图像操作相关API，比如裁剪、填充、随机调整亮度、对比度等，还有非最大信号压制等操作，感兴趣的可以自己进一步学习。

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