本篇文章为大家展示了TensorFlow中怎么实现一个多元线性回归分类器，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。# 导入需要的模块
# 这个函数是为了利用skle 香港云主机arn获取iris数据，然后保存到本地后面用。# 定义模型，这里要分清楚，in_size,out_size分别代表什么的大小，比如对于iris数据集，有4个自变量，1个因变量，但是我们把label经过one_hot编码之后，label就变成了3维。所以这里In_size就是训练数据的维度，也就是变量的个数。而out_size是输出的维度，就是因变量的维度，所以是3.一般对于多元线性回归模型，可以写成矩阵的形式就是，Y=WX+b，这里W是4×3的，x是150×4的，b是150×3的，所以Y的维度就是（150×4）x（4×3）+（150×3）=150×3（属于某个类别的概率），模型最后输出是softmax多分类函数，所以最后每个样本都会有一个属于不同类别的概率值。上述内容就是TensorFlow中怎么实现一个多元线性回归分类器，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注开发云行业资讯频道。
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