如何使用TensorFlow在文本中构建线性回归

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。

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：

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：

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：

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。

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：

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：

我们通过创建一个会话来告诉TensorFlow初始化图中的所有变量：

最后，训练数据得出结果：

Python中有一个非常简单的show（）命令会以图形的方式显示结果：

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。