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如何使用TensorFlow预测分析与线性回归?

2017-11-22 11:30    it168网站原创  作者: 编译丨许真真 编辑: 覃里

  【IT168 评论】从2015年发布以来,TensorFlow一直以人工智能、机器学习和预测分析为核心推动机器学习的进步。凭借本身灵活的架构,TensorFlow提供了令人难以置信的并行性数值计算能力,吸引了很多企业。

如何使用TensorFlow预测分析与线性回归

  TensorFlow建立在跨多个系统的有状态数据流图上,支持并行处理——数据可以被有效利用而不需要PB数据。无需大量数据就可利用TensorFlow,接下来作者会通过演示解释如何使用TensorFlow在文本中构建线性回归。利用好TensorFlow,对于管理人员来讲显得更加重要。

  线性回归概述

  线性建模是一种相对简单的数学方法,如果使用得当,可以帮助企业和用户预测建模行为。线性建模允许用户基于数据集中的值创建模式,然后使用该模式来预测不属于用户的集合或其他值。

  在数学中,线性回归是确定变量的线性组合系数的方法:

如何使用TensorFlow预测分析与线性回归

  线性回归要求数量之间得到关系是线性的,举个例子,设关于y的多项式为:

如何使用TensorFlow预测分析与线性回归

  这种情况下,如果想要让关于y的多项式为线性,必须给出x和x^ 2的值。再举个例子,我们所熟知的抛物线方程:

如何使用TensorFlow预测分析与线性回归

  其中d是行驶距离,v是速度,a是重力加速度。我们可以利用线性回归确定系数v和a的一组数值,从而得出d的值。同样的方法,也可以利用销售情况来预计库存量。

  TensorFlow应用程序

  现在让我们看一下TensorFlow到底对我们有什么实际的用处。假设我们有一组一年中看电影的人的出席数据集,然后我们就可以利用TensorFlow占位符设置变量。注意,变量是执行时填入的。

如何使用TensorFlow预测分析与线性回归

  在这个式子中我们需要设定的是重量值、偏差以及预测变量。TensorFlow利用这个变量构造函数,最终成为任何类型的张量(tensor)。

  损失函数也会随着时间的推移测量观察和预测之间的差值:

如何使用TensorFlow预测分析与线性回归

  TensorFlow将优化器定义为“计算损失梯度并将梯度应用于变量的方法”。在以下的代码示例中,就使用了GradientDescentOptimizer:

如何使用TensorFlow预测分析与线性回归

  我们通过创建一个会话来告诉TensorFlow初始化图中的所有变量:

如何使用TensorFlow预测分析与线性回归

  最后,训练数据得出结果:

如何使用TensorFlow预测分析与线性回归

  Python中有一个非常简单的show()命令会以图形的方式显示结果:

如何使用TensorFlow预测分析与线性回归

  上图中的直线向我们展示了全年中看电影的人数的线性回归预测。这些数据可以帮助管理人员分配全年剧院工作人员的工作。

  结论

  TensorFlow是一款令人难以置信的、不断推动机器学习和人工智能发展的敏捷工具。结合Python和统计的一些基本知识很容易实现预测分析中的实际应用。如果将TensorFlow和掌握的数据相结合,可以产生一些非常具有洞察力的业务应用程序,这些应用程序将会改变企业的决策。结合TensorFlow的可扩展性和在Android等系统运行的能力,用户的洞察会更加适用于不同的用户群,并且更易于访问。

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