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用TensorFlow实现戴明回归算法的示例
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文件大小: 120kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-23
详细说明：如果最小二乘线性回归算法最小化到回归直线的竖直距离（即，平行于y轴方向），则戴明回归最小化到回归直线的总距离（即，垂直于回归直线）。其最小化x值和y值两个方向的误差，具体的对比图如下图。
线性回归算法和戴明回归算法的区别。左边的线性回归最小化到回归直线的竖直距离；右边的戴明回归最小化到回归直线的总距离。
线性回归算法的损失函数最小化竖直距离；而这里需要最小化总距离。给定直线的斜率和截距，则求解一个点到直线的垂直距离有已知的几何公式。代入几何公式并使TensorFlow最小化距离。
损失函数是由分子和分母组成的几何公式。给定直线y=mx+b，点（x0，y0），则求两者间的距离的公式为：
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