Curso Tensorflow con Anaconda - 3.Regresión lineal y un ejemplo

3.Regresión lineal y un ejemplo

• Hola a todos.Vamos continuar con nuestro curso dedicado al aprendizaje automático.Para ello nos basaremos en un curso de google dedicado a este tema. En este enlace tenéis el curso al completo en castellano: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ml-intro?hl=es

•  En esta entrada del blog veremos la regresión lineal.En la siguiente gráfica podéis ver una relación lineal que representa la relación entre la temperatura y la frecuencia con que cantan unos grillos. La línea que vemos trazada en la gráfica cumple la fórmula Y=Mx +B donde:

          - Y es la temperatura en grados centígrados, correspondiente al valor que intentamos predecir.

          - M es la pendiente de la línea.

          - x es la cantidad de cantos por minuto, correspondiente al valor de nuestro atributo de entrada.

          - B es la intersección en y.

• En función de por donde pasa la linea de regresión tendremos una perdida mayor ó menor:

• Para una definición más formal de lo que es la regresión lineal os dejo el siguiente enlace: https://es.wikipedia.org/wiki/Regresi%C3%B3n_lineal . 
• En el vídeo os cuento con más detalle lo visto en estas dos imágenes y os muestro un poco de código escrito en python.

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• Os dejo el código visto en el vídeo:

import tensorflow as tf

enterosVector = tf.constant([1,2,3])

with tf.Session() as s:

print(s.run(enterosVector))

import tensorflow as tf

matriz = tf.constant([[7,5,4],[1,2,3]])

with tf.Session() as s:

print(s.run(matriz))

import tensorflow as tf

matrizCadenas = tf.constant([ ["Hola ","me ","llamo "],["pepe "," el "," programador"] ],tf.string)

with tf.Session() as s:

print(s.run(matrizCadenas))