인공지능과제_Lab1_Linear Regression/Linear Classifier

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본문내용

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
#학습 데이터
x_data = [1., 2., 3.]
y_data = [1., 2., 3.]

#H(x) 함수에 사용 될 W, b 변수 정의 및 초기화
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -10.0, 10.0))
b = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -10.0, 10.0))

#H(x) 함수 정의
hypothesis = W * x_data + b

#cost function 정의
cost = tf.reduce_mean(tf.square(hypothesis - y_data))

#경사하강법 정의
a = tf.Variable(0.1)
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(a)
train = optimizer.minimize(cost)

참고 자료

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