[머신러닝-Tensorflow]Lec-07 multi-variable linear regression을 TensorFlow에서 구현하기
1. Hypothesis None using matrix -1 import tensorflow as tftf.set_random_seed(777) # for reproducibility x1_data = [73., 93., 89., 96., 73.]x2_data = [80., 88., 91., 98., 66.]x3_data = [75., 93., 90., 100., 70.] y_data = [152., 185., 180., 196., 142.] # placeholders for a tensor that will be always fed.x1 = tf.placeholder(tf.float32)x2 = tf.placeholder(tf.float32)x3 = tf.placeholder(tf.float32) Y..
AI
2018. 3. 11. 16:51
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- 백준알고리즘
- 머신러닝
- node
- 코드엔진
- 알고리즘
- 리버싱
- 초보자를 위한 C언어 300제
- 프로그래밍
- Algorigm
- 복습
- db
- C언어
- node.js
- BFS
- programming
- 안드로이드
- 백준
- MVC
- 학교
- Controller
- C langauge
- Spring
- Android
- 감자코딩
- 개발하는 관광이
- TensorFlow
- 감자개발자
- 텐서플로우
- 노드
- 스프링
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
| 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
| 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
| 29 | 30 | 31 |
글 보관함