假期学习六

首先生成样本

使用TensorFlow 框架构造一个简单的线性回归模型

import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplot1ib. pyplot as plt
井随机生成1000个点，围绕在y=0. 1x+0. 3的直线周围
num_ points = 1000
vectors_ set =[]
for i in range (num_ points) :
xl = np. random. normal(0.0，0. 55)
y1=x1*0.1+ 0.3+np.random. normal(0.0， 0. 03)
vectors_ set. append([x1，y1])
#生成一些样本
x_ data = [v[0] for v in vectors_ set]
y_ _data = [v[1] for v in vectors_ set]
plt. scatter(x_ data,y_ data,c=' r' )
p1t. show()

 

通过梯度下降的方法使得loss 最小从而得到最优的参数 w和b