TensorFlow中怎么实现一个多元线性回归分类器


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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