TensorFlow實現多元線性回歸
多元線性回歸的具體實現

1. 導入需要的所有軟件包：
   

2. 因為各特征的數據范圍不同，需要歸一化特征數據。為此定義一個歸一化函數。另外，這里添加一個額外的固定輸入值將權重和偏置結合起來。為此定義函數 append_bias_reshape()。該技巧有時可有效簡化編程：
   

3. 現在使用 TensorFlow contrib 數據集加載波士頓房價數據集，并將其劃分為 X_train 和 Y_train。注意到 X_train 包含所需要的特征。可以選擇在這里對數據進行歸一化處理，也可以添加偏置并對網絡數據重構：
   

4. 為訓練數據聲明 TensorFlow 占位符。觀測占位符 X 的形狀變化：
   

5. 為權重和偏置創建 TensorFlow 變量。通過隨機數初始化權重：
   

6. 定義要用于預測的線性回歸模型?，F在需要矩陣乘法來完成這個任務：
   

7. 為了更好地求微分，定義損失函數：
   

8. 選擇正確的優化器：
   

9. 定義初始化操作符：
   

10. 開始計算圖：
    

11. 繪制損失函數：
    

在這里，我們發現損失隨著訓練過程的進行而減少：

使用了 13 個特征來訓練模型。簡單線性回歸和多元線性回歸的主要不同在于權重，且系數的數量始終等于輸入特征的數量。下圖為所構建的多元線性回歸模型的 TensorBoard 圖：

現在可以使用從模型中學到的系數來預測房價：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的TensorFlow多元线性回归实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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