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 |
Tags
- DFS
- sung kim
- TensorFlow
- deep learning
- mysql
- 백준
- 알고리즘 고득점 kit
- CSAP
- 모두를 위한 머신러닝
- Linear Regression
- deque
- Neural Network
- PIR
- 모두를 위한 딥러닝
- 큐
- BOJ
- 프로그래머스
- 한화오션
- 정렬
- ML
- 시간초과
- join
- sort
- SQL
- softmax
- stl
- Machine learning
- c++
- Programmers
- Queue
Archives
- Today
- Total
목록multi-variable (1)
hello, world!
[ML lab 04-1] multi-variable linear regression을 TensorFlow에서 구현하기
[multi-variable] import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() 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 = tf.placeholder(tf.fl..
AI/모두를 위한 ML (SungKim)
2021. 2. 16. 11:42