使用TensorFlow 了解overfitting 與underfitting | 就愛喝咖啡
![使用TensorFlow 了解overfitting 與underfitting](https://i.imgur.com/B2oemyF.jpg)
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首先引入在這個範例中會使用到的套件,我們需要使用 numpy 來產生資料,再者,利用 TensorFlow 建立多項式回歸的模型,學習資料隱藏的規律,最後,將會用 matplotlib 視覺化模型擬合的情況。
產生資料我們使用 numpy 產生 200 筆在常態分佈中的數值作為 features,並將這些數值帶入目標函數生成 labels,並將 features 與 labels 各分一半作為訓練資料與測試資料。在生成 labels 時,我們加入一些噪音資料,讓資料的分佈更符合現實中的情況。
建立模型欲擬合的函數共有兩個變數 y 與 x,所以我們要定義兩個 tf.placeholder,在之後訓練時傳入資料。
在定義運算時,首先定義多項式回歸模型的最高次方 e,並藉由 e 動態決定係數w 的個數;接著,將運算各別加入串列中,最後再經...
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什麼是過度擬合? | 就愛喝咖啡
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