[TIẾNG VIỆT]:
** Xây dựng các mô hình toán học với tenorflow + keras **
Tensorflow và Keras là hai thư viện học máy nguồn mở phổ biến có thể được sử dụng để xây dựng nhiều mô hình toán học.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng TensorFlow và Keras để xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản.
## Mô hình hồi quy tuyến tính là gì?
Mô hình hồi quy tuyến tính là một mô hình thống kê đơn giản có thể được sử dụng để dự đoán giá trị của biến liên tục
dựa trên các giá trị của một hoặc nhiều biến khác (x).Phương trình cho mô hình hồi quy tuyến tính là:
`` `
y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn
`` `
Ở đâu:
* y là giá trị dự đoán của biến phụ thuộc
* B0 là thuật ngữ đánh chặn
* B1, B2, ..., BN là các hệ số dốc
* x1, x2, ..., xn là các biến độc lập
## Cách xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính với tenorflow và keras
Để xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính với TensorFlow và Keras, chúng tôi sẽ làm theo các bước sau:
1. Nhập các thư viện cần thiết.
2. Tải dữ liệu.
3. Xác định mô hình.
4. Đào tạo mô hình.
5. Đánh giá mô hình.
### 1. Nhập các thư viện cần thiết
Để bắt đầu, chúng tôi cần nhập các thư viện cần thiết.Chúng ta sẽ cần Tensorflow, Keras và Numpy.
`` `Python
Nhập bộ tenorflow dưới dạng TF
từ keras nhập khẩu tenorflow
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
`` `
### 2. Tải dữ liệu
Tiếp theo, chúng ta cần tải dữ liệu.Chúng tôi sẽ sử dụng bộ dữ liệu nhà ở Boston, đây là bộ sưu tập dữ liệu về 506 ngôi nhà ở Boston.Dữ liệu bao gồm các tính năng sau:
* `Crim`: Tỷ lệ tội phạm trên đầu người
* `Zn`: Tỷ lệ đất dân cư được đóng cửa cho rất nhiều hơn 25.000 feet vuông
* `Indus`: Tỷ lệ mẫu kinh doanh không bán lẻ mỗi thị trấn
* `Chas`: biến giả Charles River (1 nếu đường giới hạn; 0 nếu không)
* `NOx`: Nồng độ oxit nitơ (phần trên 10 triệu)
* `rm`: Số lượng phòng trung bình cho mỗi nhà ở
* `Tuổi`: tuổi trung bình của các đơn vị nhà ở (năm)
* `Dis`: Khoảng cách có trọng số đến năm trung tâm việc làm Boston
* `rad`: Chỉ số khả năng truy cập vào đường cao tốc xuyên tâm
* `Tax`: Tỷ lệ thuế tài sản có giá trị đầy đủ trên 10.000 đô la
* `Ptratio`: Tỷ lệ giáo viên của học sinh theo thị trấn
* `Black`: Tỷ lệ dân số có màu đen
* `lstat`: Tỷ lệ dân số trạng thái thấp hơn
Biến mục tiêu là `medv`, là giá trị trung bình của những ngôi nhà do chủ sở hữu chiếm giữ hàng ngàn đô la.
Chúng tôi có thể tải dữ liệu bằng mã sau:
`` `Python
data = np.loadtxt ('boston_housing.csv', delimiter = ',')
`` `
Dữ liệu hiện được lưu trữ trong một mảng numpy.
### 3. Xác định mô hình
Bây giờ chúng ta cần xác định mô hình.Chúng tôi sẽ sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản với một biến đầu vào và một biến đầu ra.Biến đầu vào sẽ là `Crim` và biến đầu ra sẽ là` medv`.
Chúng ta có thể xác định mô hình bằng mã sau:
`` `Python
model = keras.equential ([[
keras.layers.dense (1, input_shape = (1,))
])
`` `
Lớp `tuần tự` được sử dụng để tạo ra một ngăn xếp tuyến tính của các lớp.Lớp 'dày đặc` được sử dụng để tạo ra một lớp được kết nối đầy đủ với một tế bào thần kinh.
### 4. Đào tạo mô hình
Bây giờ chúng ta cần đào tạo mô hình.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng mã sau:
`` `Python
model.compile (atptimult = 'adam', mất = 'mse'))
model.fit (dữ liệu [:,: 1], dữ liệu [:, 1], epochs = 100)
`` `
Hàm `compile` được sử dụng để định cấu hình mô hình.Chúng tôi chỉ định trình tối ưu hóa và chức năng mất.Hàm `fit` được sử dụng để đào tạo mô hình.Chúng tôi chỉ định dữ liệu đào tạo và
[ENGLISH]:
**Building Math Models with TensorFlow + Keras**
TensorFlow and Keras are two popular open-source machine learning libraries that can be used to build a variety of math models. In this article, we will show you how to use TensorFlow and Keras to build a simple linear regression model.
## What is a Linear Regression Model?
A linear regression model is a simple statistical model that can be used to predict the value of a continuous variable based on the values of one or more other variables (x). The equation for a linear regression model is:
```
y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn
```
where:
* y is the predicted value of the dependent variable
* b0 is the intercept term
* b1, b2, ..., bn are the slope coefficients
* x1, x2, ..., xn are the independent variables
## How to Build a Linear Regression Model with TensorFlow and Keras
To build a linear regression model with TensorFlow and Keras, we will follow these steps:
1. Import the necessary libraries.
2. Load the data.
3. Define the model.
4. Train the model.
5. Evaluate the model.
### 1. Import the necessary libraries
To begin, we need to import the necessary libraries. We will need TensorFlow, Keras, and NumPy.
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
```
### 2. Load the data
Next, we need to load the data. We will use the Boston housing dataset, which is a collection of data on 506 houses in Boston. The data includes the following features:
* `crim`: Crime rate per capita
* `zn`: Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 square feet
* `indus`: Proportion of non-retail business acres per town
* `chas`: Charles River dummy variable (1 if tract bounds river; 0 otherwise)
* `nox`: Nitrogen oxides concentration (parts per 10 million)
* `rm`: Average number of rooms per dwelling
* `age`: Median age of housing units (years)
* `dis`: Weighted distance to five Boston employment centers
* `rad`: Index of accessibility to radial highways
* `tax`: Full-value property-tax rate per $10,000
* `ptratio`: Pupil-teacher ratio by town
* `black`: Proportion of population that is black
* `lstat`: Percentage of lower status population
The target variable is `medv`, which is the median value of owner-occupied homes in thousands of dollars.
We can load the data using the following code:
```python
data = np.loadtxt('boston_housing.csv', delimiter=',')
```
The data is now stored in a NumPy array.
### 3. Define the model
Now we need to define the model. We will use a simple linear regression model with one input variable and one output variable. The input variable will be `crim` and the output variable will be `medv`.
We can define the model using the following code:
```python
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(1, input_shape=(1,))
])
```
The `Sequential` layer is used to create a linear stack of layers. The `Dense` layer is used to create a fully connected layer with one neuron.
### 4. Train the model
Now we need to train the model. We can do this using the following code:
```python
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(data[:, :1], data[:, 1], epochs=100)
```
The `compile` function is used to configure the model. We specify the optimizer and the loss function. The `fit` function is used to train the model. We specify the training data and the
** Xây dựng các mô hình toán học với tenorflow + keras **
Tensorflow và Keras là hai thư viện học máy nguồn mở phổ biến có thể được sử dụng để xây dựng nhiều mô hình toán học.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng TensorFlow và Keras để xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản.
## Mô hình hồi quy tuyến tính là gì?
Mô hình hồi quy tuyến tính là một mô hình thống kê đơn giản có thể được sử dụng để dự đoán giá trị của biến liên tục
dựa trên các giá trị của một hoặc nhiều biến khác (x).Phương trình cho mô hình hồi quy tuyến tính là:`` `
y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn
`` `
Ở đâu:
* y là giá trị dự đoán của biến phụ thuộc
* B0 là thuật ngữ đánh chặn
* B1, B2, ..., BN là các hệ số dốc
* x1, x2, ..., xn là các biến độc lập
## Cách xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính với tenorflow và keras
Để xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính với TensorFlow và Keras, chúng tôi sẽ làm theo các bước sau:
1. Nhập các thư viện cần thiết.
2. Tải dữ liệu.
3. Xác định mô hình.
4. Đào tạo mô hình.
5. Đánh giá mô hình.
### 1. Nhập các thư viện cần thiết
Để bắt đầu, chúng tôi cần nhập các thư viện cần thiết.Chúng ta sẽ cần Tensorflow, Keras và Numpy.
`` `Python
Nhập bộ tenorflow dưới dạng TF
từ keras nhập khẩu tenorflow
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
`` `
### 2. Tải dữ liệu
Tiếp theo, chúng ta cần tải dữ liệu.Chúng tôi sẽ sử dụng bộ dữ liệu nhà ở Boston, đây là bộ sưu tập dữ liệu về 506 ngôi nhà ở Boston.Dữ liệu bao gồm các tính năng sau:
* `Crim`: Tỷ lệ tội phạm trên đầu người
* `Zn`: Tỷ lệ đất dân cư được đóng cửa cho rất nhiều hơn 25.000 feet vuông
* `Indus`: Tỷ lệ mẫu kinh doanh không bán lẻ mỗi thị trấn
* `Chas`: biến giả Charles River (1 nếu đường giới hạn; 0 nếu không)
* `NOx`: Nồng độ oxit nitơ (phần trên 10 triệu)
* `rm`: Số lượng phòng trung bình cho mỗi nhà ở
* `Tuổi`: tuổi trung bình của các đơn vị nhà ở (năm)
* `Dis`: Khoảng cách có trọng số đến năm trung tâm việc làm Boston
* `rad`: Chỉ số khả năng truy cập vào đường cao tốc xuyên tâm
* `Tax`: Tỷ lệ thuế tài sản có giá trị đầy đủ trên 10.000 đô la
* `Ptratio`: Tỷ lệ giáo viên của học sinh theo thị trấn
* `Black`: Tỷ lệ dân số có màu đen
* `lstat`: Tỷ lệ dân số trạng thái thấp hơn
Biến mục tiêu là `medv`, là giá trị trung bình của những ngôi nhà do chủ sở hữu chiếm giữ hàng ngàn đô la.
Chúng tôi có thể tải dữ liệu bằng mã sau:
`` `Python
data = np.loadtxt ('boston_housing.csv', delimiter = ',')
`` `
Dữ liệu hiện được lưu trữ trong một mảng numpy.
### 3. Xác định mô hình
Bây giờ chúng ta cần xác định mô hình.Chúng tôi sẽ sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản với một biến đầu vào và một biến đầu ra.Biến đầu vào sẽ là `Crim` và biến đầu ra sẽ là` medv`.
Chúng ta có thể xác định mô hình bằng mã sau:
`` `Python
model = keras.equential ([[
keras.layers.dense (1, input_shape = (1,))
])
`` `
Lớp `tuần tự` được sử dụng để tạo ra một ngăn xếp tuyến tính của các lớp.Lớp 'dày đặc` được sử dụng để tạo ra một lớp được kết nối đầy đủ với một tế bào thần kinh.
### 4. Đào tạo mô hình
Bây giờ chúng ta cần đào tạo mô hình.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng mã sau:
`` `Python
model.compile (atptimult = 'adam', mất = 'mse'))
model.fit (dữ liệu [:,: 1], dữ liệu [:, 1], epochs = 100)
`` `
Hàm `compile` được sử dụng để định cấu hình mô hình.Chúng tôi chỉ định trình tối ưu hóa và chức năng mất.Hàm `fit` được sử dụng để đào tạo mô hình.Chúng tôi chỉ định dữ liệu đào tạo và
[ENGLISH]:
**Building Math Models with TensorFlow + Keras**
TensorFlow and Keras are two popular open-source machine learning libraries that can be used to build a variety of math models. In this article, we will show you how to use TensorFlow and Keras to build a simple linear regression model.
## What is a Linear Regression Model?
A linear regression model is a simple statistical model that can be used to predict the value of a continuous variable
based on the values of one or more other variables (x). The equation for a linear regression model is:```
y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn
```
where:
* y is the predicted value of the dependent variable
* b0 is the intercept term
* b1, b2, ..., bn are the slope coefficients
* x1, x2, ..., xn are the independent variables
## How to Build a Linear Regression Model with TensorFlow and Keras
To build a linear regression model with TensorFlow and Keras, we will follow these steps:
1. Import the necessary libraries.
2. Load the data.
3. Define the model.
4. Train the model.
5. Evaluate the model.
### 1. Import the necessary libraries
To begin, we need to import the necessary libraries. We will need TensorFlow, Keras, and NumPy.
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
```
### 2. Load the data
Next, we need to load the data. We will use the Boston housing dataset, which is a collection of data on 506 houses in Boston. The data includes the following features:
* `crim`: Crime rate per capita
* `zn`: Proportion of residential land zoned for lots over 25,000 square feet
* `indus`: Proportion of non-retail business acres per town
* `chas`: Charles River dummy variable (1 if tract bounds river; 0 otherwise)
* `nox`: Nitrogen oxides concentration (parts per 10 million)
* `rm`: Average number of rooms per dwelling
* `age`: Median age of housing units (years)
* `dis`: Weighted distance to five Boston employment centers
* `rad`: Index of accessibility to radial highways
* `tax`: Full-value property-tax rate per $10,000
* `ptratio`: Pupil-teacher ratio by town
* `black`: Proportion of population that is black
* `lstat`: Percentage of lower status population
The target variable is `medv`, which is the median value of owner-occupied homes in thousands of dollars.
We can load the data using the following code:
```python
data = np.loadtxt('boston_housing.csv', delimiter=',')
```
The data is now stored in a NumPy array.
### 3. Define the model
Now we need to define the model. We will use a simple linear regression model with one input variable and one output variable. The input variable will be `crim` and the output variable will be `medv`.
We can define the model using the following code:
```python
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(1, input_shape=(1,))
])
```
The `Sequential` layer is used to create a linear stack of layers. The `Dense` layer is used to create a fully connected layer with one neuron.
### 4. Train the model
Now we need to train the model. We can do this using the following code:
```python
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(data[:, :1], data[:, 1], epochs=100)
```
The `compile` function is used to configure the model. We specify the optimizer and the loss function. The `fit` function is used to train the model. We specify the training data and the
