zrh_CSDN的博客

线性回归算法能表示为矩阵计算，Ax=b。这里要解决的是用矩阵x来求解系数。1.导入必要的编程库，初始化计算图，并生成数据。>>> import matplotlib.pyplot as plt>>> import numpy as np>>> import tensorflow as tf>>> sess=tf.Session...

采用最小二乘的求逆方法在大部分情况下是低效率的。特别地，当局镇非常大时效率更低。另外一种实现方法是矩阵分解，此方法使用tensorflow内建的Cholesky矩阵分解法。Cholesky矩阵分解法把一个矩阵分解为上三角矩阵和下三角矩阵，L和L'。求解Ax=b，改写成LL'=b。首先求解Ly=b，然后求解L'x=y得到系数矩阵。1.导入编程库，初始化计算图，生成数据集。接着获取矩阵A和b。>...

使用scikit learn的内建iris数据集。用数据点（x代表花瓣宽度，y代表花瓣长度）找到最优直线。1.导入必要的编程库，创建计算图，加载数据集。>>> import matplotlib.pyplot as plt>>> import numpy as np>>> import tensorflow as tf>>> ...