혼자 공부하는 방

import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras import optimizers import numpy as np # x_data, y_data 설정하고 상관계수 확인 x_data = [1.,2.,3.,4.,5.] y_data = [1.2,2.0,3.0,3.5,5.5] print('상관계수 : ', np.corrcoef([x_data, y_data])) # 모델 입력, 컴파일 model = Sequential() model.add(Dense(units = 1, input_dim = 1, activation = 'linear' )) model.compile(optimizer..

# 선형회귀 분석전 실습 cost를 최소화 하는 과정을 시각화 Keras를 사용하지 않고 Tensorflow만 사용했다. import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt x = [1,2,3,4,5] y = [2,4,6,8,10] b = 0 hypothesis = w * x + b ( w : weight, b : bias) w_val = [] cost_val = [] for i in range(-30, 50): feed_w = i * 0.1 # 0.1 은 학습률(learning rate) hypothesis = tf.multiply(feed_w, x) + b # y = wx+b cost = tf.reduce_mean(tf.square(hypothesis ..