tensorflow实现多元回归方程
时间: 2023-08-20 15:04:31 浏览: 71
在TensorFlow中实现多元回归方程的代码如下:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 使用 NumPy 生成假数据
x_data = np.float32(np.random.rand(3, 200)) # 生成3个特征的200个样本
y_data = np.dot(\[0.1, 0.3, 0.5\], x_data) + 0.6 # 构造多元线性回归方程
# 定义模型参数
b = tf.Variable(tf.zeros(\[1\]))
W = tf.Variable(tf.random_uniform(\[1, 3\], -1.0, 1.0))
# 定义模型
y = tf.matmul(W, x_data) + b
# 定义损失函数
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data))
# 定义优化器
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.001)
# 定义训练操作
train = optimizer.minimize(loss)
# 初始化变量
init = tf.initialize_all_variables()
# 启动图
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
# 拟合模型
for step in range(0, 401):
sess.run(train)
if step % 20 == 0:
print(step, sess.run(W), sess.run(b))
```
这段代码实现了一个具有3个特征的多元线性回归模型。通过随机生成的假数据,使用梯度下降法来训练模型,最终得到模型的权重和偏置。在每个训练步骤中,打印出当前的迭代次数、权重和偏置的值。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [tensorflow 实现线性回归](https://blog.csdn.net/lly_3485390095/article/details/84547547)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [TensorFlow多元线性回归实现](https://blog.csdn.net/wujianing_110117/article/details/113505446)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
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