想必学过机器学习的人都知道，学习率、训练迭代次数和模型参数的初始化方式都对模型最后的准确率有一定的影响，那么影响到底有多大呢？

我初步做了个实验，在 TensorFlow 框架下使用 Logistics Regression 对经典的 MNIST 数据集进行分类。

使用sklearn库可以很方便的实现各种基本的机器学习算法，例如今天说的逻辑斯谛回归（Logistic Regression），我在实现完之后，可能陷入代码太久，忘记基本的算法原理了，突然想不到 coef_ 和 intercept_ 具体是代表什么意思了，就是具体到公式中的哪个字母，虽然总体知道代表的是模型参数。
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前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。

今天来说一下机器学习库 TensorFlow 的在 Ubuntu14.04 64位下的安装。

在亚马逊上买了Peter Flach教授写的段菲博士翻译的《机器学习》一书，开始机器学习之旅。开始之前，先介绍下Peter Flach教授：
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今天在做《数理统计》关于线性回归的作业，本来用R已经做出来了，但是由于最近使用matlab很多，所以也想看看用matlab怎么做。
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