文件名称:
Python通过TensorFLow进行线性模型训练原理与实现方法详解
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文件大小: 320kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-23
详细说明：本文实例讲述了Python通过TensorFLow进行线性模型训练原理与实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
1、相关概念
例如要从一个线性分布的途中抽象出其y=kx+b的分布规律
特征是输入变量，即简单线性回归中的 x 变量。简单的机器学习项目可能会使用单个特征，而比较复杂的机器学习项目可能会使用数百万个特征。
标签是我们要预测的事物，即简单线性回归中的 y 变量。
样本是指具体的数据实例。有标签样本是指具有{特征,标签}的数据，用于训练模型，总结规律。无标签样本只具有特征的数据x，通过模型预测其y值。
模型是由特征向标签映射的工具，通过机器学习建立。
训练是指模型通过有标签样本来学
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