哥伦比亚大学_逻辑回归系数_tensorflow数据流图介绍_中国AI数据

2019-11-25

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atch_size = 50 learning_rate = 0.001 x_data = tf.placeholder(shape = [None,1],dtype = tf.float32)y_target = tf.placeholder(shape = [None,1],dtype = tf.float32)A = tf.Variable(tf.random_normal( shape = [1,1]))b = tf.Variable(tf.random_normal(shape = [1,1]))model_output = tf.add(tf.matmul(x_data,A),b) 我们添加了损失函数,它是一种改进的连续重边阶跃函数。 我们还将套索回归的临界值设置为0.9。这意味着我们要限制斜率系数小于0.9。使用以下代码: lasso_param = tf.constant(0.9)heavyside_step = tf.truediv(1。,tf.add(1。,tf.exp(tf.mul(-100。,tf.sub(A,lasso_param)))))) re

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