\u0645\u0642\u0627\u0644\u0647 \u0645\u0631\u062a\u0628\u0637 :<\/strong><\/p>\n \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc TensorFlow \u0628\u0647 \u0631\u0648\u0634 \u0633\u0627\u062f\u0647 (\u0628\u062e\u0634 \u0627\u0648\u0644)<\/a><\/strong><\/p>\n<\/li>\n \u06cc\u0627\u062f\u06af\u06cc\u0631\u06cc TensorFlow \u0628\u0647 \u0631\u0648\u0634 \u0633\u0627\u062f\u0647 (\u0628\u062e\u0634 \u062f\u0648\u0645)<\/a><\/strong><\/p>\n<\/li>\n \u0631\u06af\u0631\u0633\u06cc\u0648\u0646 \u062e\u0637\u06cc \u0645\u0639\u0645\u0648\u0644\u0627\u064b \u0647\u0645\u06cc\u0634\u0647 \u0627\u0648\u0644\u06cc\u0646 \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645\u06cc \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u06cc\u0627\u062f \u0645\u06cc \u06af\u06cc\u0631\u06cc\u0645. \u0628\u0647 \u0646\u0638\u0631 \u0645\u06cc \u0631\u0633\u062f \u06a9\u0647 \u0627\u0648\u0644\u06cc\u0646 \u0642\u062f\u0645 \u0648\u0631\u0648\u062f \u0628\u0647 \u0639\u0644\u0645 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0628\u0627\u0634\u062f! \u0648 \u062f\u0631 \u062d\u0627\u0644\u06cc \u06a9\u0647 \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645 \u0647\u0627\u06cc \u0645\u0624\u062b\u0631\u062a\u0631 \u062f\u06cc\u06af\u0631 \u062a\u0648\u0627\u0646\u0633\u062a\u0647 \u0627\u0646\u062f \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u0632\u0645\u06cc\u0646\u0647 \u0628\u0631\u062a\u0631\u06cc \u062f\u0627\u0634\u062a\u0647 \u0628\u0627\u0634\u0646\u062f\u060c \u0631\u06af\u0631\u0633\u06cc\u0648\u0646 \u062e\u0637\u06cc \u0647\u0645\u0686\u0646\u0627\u0646 \u062c\u0627\u06cc\u06af\u0627\u0647 \u062e\u0648\u062f \u0631\u0627 \u062d\u0641\u0638 \u06a9\u0631\u062f\u0647 \u0627\u0633\u062a.<\/p>\n \u06cc\u06a9\u06cc \u0627\u0632 \u062f\u0644\u0627\u06cc\u0644 \u0627\u0635\u0644\u06cc \u06a9\u0647 \u0645\u062f\u0644 \u0647\u0627\u06cc \u062e\u0637\u06cc \u0628\u0637\u0648\u0631 \u06af\u0633\u062a\u0631\u062f\u0647 \u0628\u0647 \u06a9\u0627\u0631 \u06af\u0631\u0641\u062a\u0647 \u0645\u06cc \u0634\u0648\u0646\u062f \u0627\u06cc\u0646 \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u0628\u0647 \u0631\u0627\u062d\u062a\u06cc \u062f\u0631 \u0628\u0633\u062a\u0631 \u0647\u0627\u06cc \u0645\u062e\u062a\u0644\u0641 \u0642\u0627\u0628\u0644\u06cc\u062a \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u062f\u0627\u0631\u0646\u062f \u0648 \u0627\u0632 \u0646\u0638\u0631 \u0645\u062d\u0627\u0633\u0628\u0627\u062a\u06cc \u0633\u0646\u06af\u06cc\u0646 \u0646\u06cc\u0633\u062a\u0646\u062f.<\/p>\n \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u0628\u062e\u0634 \u0642\u0635\u062f \u062f\u0627\u0631\u06cc\u0645 \u0627\u0644\u06af\u0648\u0631\u06cc\u062a\u0645 \u0631\u06af\u0631\u0633\u06cc\u0648\u0646 \u062e\u0637\u06cc \u0631\u0627 \u062f\u0631 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0627\u0632 \u0646\u0645\u0648\u062f\u0627\u0631\u0647\u0627 \u060c \u0645\u062a\u063a\u06cc\u0631\u0647\u0627 \u0648 Placeholder \u0647\u0627\u06cc\u06cc \u06a9\u0647 \u062f\u0631 \u062f\u0648 \u0645\u0637\u0644\u0628 \u0622\u062e\u0631 \u0622\u0646 \u0647\u0627 \u0631\u0627 \u067e\u0648\u0634\u0634 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0627\u06cc\u0645\u060c \u067e\u06cc\u0627\u062f\u0647 \u0633\u0627\u0632\u06cc \u06a9\u0646\u06cc\u0645. \u0627\u062c\u0627\u0632\u0647 \u0628\u062f\u0647\u06cc\u062f \u06cc\u06a9 \u0645\u0631\u0648\u0631 \u0633\u0631\u06cc\u0639 \u0627\u0632 \u0645\u0637\u0627\u0644\u0628 \u06af\u0630\u0634\u062a\u0647 \u062f\u0627\u0634\u062a\u0647 \u0628\u0627\u0634\u06cc\u0645:<\/p>\n \u06f1- TensorFlow<\/a> \u0628\u0631 \u0631\u0648\u06cc \u0646\u0645\u0648\u062f\u0627\u0631\u0647\u0627\u06cc \u0645\u062d\u0627\u0633\u0628\u0627\u062a\u06cc \u06a9\u0647 \u0645\u062c\u0645\u0648\u0639\u0647 \u0627\u06cc \u0627\u0632 \u06af\u0631\u0647 \u0647\u0627 \u0631\u0627 \u0634\u0627\u0645\u0644 \u0645\u06cc \u0634\u0648\u0646\u062f\u060c \u06a9\u0627\u0631 \u0645\u06cc \u06a9\u0646\u062f.<\/p>\n \u06f2- \u0627\u06cc\u0646 \u06af\u0631\u0647 \u0647\u0627 \u0628\u0647 \u0635\u0648\u0631\u062a \u062f\u0633\u062a\u0647 \u062c\u0645\u0639\u06cc \u062c\u0631\u06cc\u0627\u0646 \u0639\u0645\u0644\u06cc\u0627\u062a\u06cc \u0645\u0648\u0631\u062f \u0646\u06cc\u0627\u0632 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0646\u0645\u0648\u062f\u0627\u0631 \u0631\u0627 \u062a\u0634\u06a9\u06cc\u0644 \u0645\u06cc \u062f\u0647\u0646\u062f.<\/p>\n \u06f3- \u0647\u0631 \u06af\u0631\u0647\u060c \u0639\u0645\u0644\u06cc\u0627\u062a\u06cc \u0627\u0633\u062a \u0628\u0627 \u0686\u0646\u062f \u0648\u0631\u0648\u062f\u06cc \u06a9\u0647 \u062e\u0631\u0648\u062c\u06cc \u0645\u0648\u0631\u062f \u0646\u0638\u0631 \u0631\u0627 \u067e\u0633 \u0627\u0632 \u0627\u062c\u0631\u0627 (Run) \u0641\u0631\u0627\u0647\u0645 \u0645\u06cc \u06a9\u0646\u062f.<\/p>\n \u06f4- \u0645\u062a\u063a\u06cc\u0631\u0647\u0627 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0630\u062e\u06cc\u0631\u0647 \u06a9\u0631\u062f\u0646 \u0648\u0632\u0646 \u0647\u0627 \u0648 \u0628\u0627\u06cc\u0627\u0633 \u0647\u0627 \u0645\u062f\u0644 \u0622\u0645\u0648\u0632\u0634 \u062f\u06cc\u062f\u0647 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0645\u06cc \u0634\u0648\u0646\u062f \u062f\u0631 \u062d\u0627\u0644\u06cc \u06a9\u0647 \u0627\u0632 Placeholder \u0647\u0627 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0630\u062e\u06cc\u0631\u0647 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0646\u0645\u0648\u0646\u0647 \u0627\u06cc \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0645\u06cc \u0634\u0648\u062f.<\/p>\n \u0627\u06af\u0631 \u0647\u0631 \u06cc\u06a9 \u0627\u0632 \u0645\u0648\u0627\u0631\u062f \u0641\u0648\u0642 \u0628\u0647 \u0646\u0638\u0631 \u062c\u062f\u06cc\u062f \u0648 \u0646\u0627\u0622\u0634\u0646\u0627 \u0645\u06cc \u0631\u0633\u062f \u0645\u06cc \u062a\u0648\u0627\u0646\u06cc\u062f \u0645\u0642\u0627\u0644\u0627\u062a \u0642\u0628\u0644\u06cc<\/a> \u06a9\u0647 \u0628\u0627 \u0645\u0648\u0636\u0648\u0639\u0627\u062a \u0628\u0627\u0644\u0627 \u0686\u0627\u067e \u0634\u062f\u0647 \u0627\u0646\u062f \u0631\u0627 \u0645\u0637\u0627\u0644\u0647 \u06a9\u0646\u06cc\u062f.<\/p>\n \u0635\u0648\u0631\u062a \u0645\u0633\u0626\u0644\u0647:<\/p>\n \u0628\u0627 \u0648\u062c\u0648\u062f \u06f7\u06f9 \u0645\u062a\u063a\u06cc\u0631 \u062a\u0648\u0635\u06cc\u0641\u06cc (\u062a\u0642\u0631\u06cc\u0628\u0627\u064b) \u062a\u0645\u0627\u0645 \u062c\u0646\u0628\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u062e\u0627\u0646\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0645\u0633\u06a9\u0648\u0646\u06cc \u062f\u0631 \u0634\u0647\u0631 \u0622\u0645\u0633 \u0648\u0627\u0642\u0639 \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0627\u0644\u062a \u0622\u06cc\u0648\u0648\u0627\u060c \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0633\u0626\u0644\u0647 \u0634\u0645\u0627 \u0631\u0627 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u067e\u06cc\u0634 \u0628\u06cc\u0646\u06cc \u0642\u06cc\u0645\u062a \u0646\u0647\u0627\u06cc\u06cc \u0647\u0631 \u062e\u0627\u0646\u0647 \u0628\u0647 \u0686\u0627\u0644\u0634 \u0645\u06cc \u06a9\u0634\u062f.<\/p>\n \u0627\u06a9\u0646\u0648\u0646 \u0628\u0627 \u0648\u0627\u0631\u062f \u06a9\u0631\u062f\u0646 \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627 \u0648 \u06a9\u0646\u06a9\u0627\u0634 \u0639\u0645\u06cc\u0642 \u062f\u0631 \u0642\u0633\u0645\u062a \u06a9\u062f\u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc \u0627\u062c\u0627\u0632\u0647 \u062f\u0647\u06cc\u062f \u06a9\u0627\u0631 \u0631\u0627 \u0634\u0631\u0648\u0639 \u06a9\u0646\u06cc\u0645:<\/p>\n \u0627\u0632 \u0622\u0646\u062c\u0627 \u06a9\u0647 \u0647\u062f\u0641 \u0645\u0627 \u067e\u06cc\u0634 \u0628\u06cc\u0646\u06cc \u0642\u06cc\u0645\u062a \u0641\u0631\u0648\u0634 \u062e\u0627\u0646\u0647 \u0647\u0627 \u0627\u0633\u062a\u060c \u0642\u0627\u0628\u0644 \u0627\u0637\u0645\u06cc\u0646\u0627\u0646 \u062a\u0631\u06cc\u0646 \u0645\u062a\u063a\u06cc\u0631\u060c \u062e\u0648\u062f \u0645\u0646\u0637\u0642\u0647 \u0645\u0648\u0631\u062f \u0646\u0638\u0631\u062e\u0648\u0627\u0647\u062f \u0628\u0648\u062f. \u062d\u0627\u0644 \u0628\u0647 \u0628\u0631\u0631\u0633\u06cc \u0646\u0645\u0648\u062f\u0627\u0631 \u067e\u0631\u0627\u06a9\u0646\u062f\u06af\u06cc \u0628\u06cc\u0646 \u062e\u0627\u0646\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0648\u0627\u0642\u0639 \u062f\u0631 \u0645\u0646\u0637\u0642\u0647 GrLivArea \u0648 \u0642\u06cc\u0645\u062a \u0622\u0646 \u0647\u0627 \u0628\u067e\u0631\u062f\u0627\u0632\u06cc\u0645.<\/p>\n \u0628\u0647 \u0648\u0636\u0648\u062d \u0645\u06cc \u062a\u0648\u0627\u0646\u06cc\u0645 \u0631\u0627\u0628\u0637\u0647 \u062e\u0637\u06cc \u0628\u06cc\u0646 \u0627\u06cc\u0646 \u062f\u0648 \u0631\u0627 \u0628\u0628\u06cc\u0646\u06cc\u0645. \u0627\u06a9\u0646\u0648\u0646 \u060c \u0628\u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc\u062f \u0645\u0639\u0627\u062f\u0644\u0647 \u0645\u062f\u0644 \u062e\u0637\u06cc \u0631\u0627 \u0628\u0631\u0631\u0633\u06cc \u06a9\u0646\u06cc\u0645. y = mx + b \u060c \u062c\u0627\u06cc\u06cc \u06a9\u0647 m \u0634\u06cc\u0628 \u0648 b \u0639\u0636 \u0627\u0632 \u0645\u0628\u062f\u0627 \u0645\u0639\u0627\u062f\u0644\u0647 \u0627\u0633\u062a.<\/p>\n \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646\u062c\u0627 \u0645\u0627 \u0633\u0639\u06cc \u062f\u0627\u0631\u06cc\u0645 \u0628\u0627 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0627\u0632 \u0627\u0637\u0644\u0627\u0639\u0627\u062a GrLivArea\u00a0 \u062f\u0631\u0633\u062a\u06cc y_true \u0631\u0627 \u067e\u06cc\u0634 \u0628\u06cc\u0646\u06cc \u06a9\u0646\u06cc\u0645. \u0645\u0639\u0627\u062f\u0644\u0647 \u0645\u062f\u0644 \u0645\u0627 \u0628\u0627\u06cc\u062f \u0628\u0647 \u0635\u0648\u0631\u062a \u0632\u06cc\u0631 \u0628\u0627\u0634\u062f:<\/p>\n \u0642\u0628\u0644 \u0627\u0632 \u0633\u0627\u062e\u062a\u0646 \u0645\u062f\u0644 \u0628\u0627\u06cc\u062f \u0647\u062f\u0641 \u0648 \u0648\u06cc\u0698\u06af\u06cc \u0647\u0627\u06cc \u0622\u0646 \u0631\u0627 \u0646\u06cc\u0632 \u0627\u0631\u0632\u06cc\u0627\u0628\u06cc \u06a9\u0646\u06cc\u0645.<\/p>\n \u0628\u0627\u0644\u0627\u062e\u0631\u0647 \u0632\u0645\u0627\u0646 \u0622\u0646 \u0631\u0633\u06cc\u062f\u0647 \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u0645\u062f\u0644 \u0631\u0627 \u062f\u0631 TensorFlow \u0628\u0647 \u0635\u0648\u0631\u062a \u06a9\u062f \u0648\u0627\u0631\u062f \u06a9\u0646\u06cc\u0645! \u0647\u0645\u0627\u0646\u0637\u0648\u0631 \u06a9\u0647 \u0642\u0628\u0644\u0627\u064b \u0628\u062d\u062b \u06a9\u0631\u062f\u06cc\u0645 \u060c \u0636\u0631\u0627\u06cc\u0628 m \u0648 b \u0628\u0647 \u0639\u0646\u0648\u0627\u0646 \u0645\u062a\u063a\u06cc\u0631 \u0630\u062e\u06cc\u0631\u0647 \u0645\u06cc \u0634\u0648\u0646\u062f.<\/p>\n \u0627\u0633\u06a9\u0644\u062a \u0645\u062f\u0644 \u062e\u0648\u062f \u0631\u0627 \u06a9\u062f\u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc \u06a9\u0631\u062f\u0647 \u0627\u06cc\u0645. \u0628\u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc\u062f \u0631\u0627\u062c\u0639 \u0628\u0647 \u0627\u062c\u0631\u0627\u06cc \u06af\u0631\u0627\u062f\u06cc\u0627\u0646 \u06a9\u0627\u0647\u0634\u06cc<\/a> \u0647\u0645 \u0628\u062d\u062b \u06a9\u0646\u06cc\u0645. \u062f\u0631 TensorFlow \u060c \u06cc\u06a9 GradientDescentOptimizer \u062f\u0627\u062e\u0644\u06cc \u062f\u0627\u0631\u06cc\u0645 \u06a9\u0647 \u062e\u0637\u0627\u06cc \u0645\u0627 \u0631\u0627 \u0628\u0647\u06cc\u0646\u0647 \u0645\u06cc \u06a9\u0646\u062f. \u062f\u0631 \u0627\u0631\u062a\u0628\u0627\u0637 \u0628\u0627 \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0633\u0626\u0644\u0647\u060c \u0645\u0627 \u0645\u0642\u062f\u0627\u0631 \u0645\u0631\u0628\u0639 \u0628\u0627\u0642\u06cc \u0645\u0627\u0646\u062f\u0647 \u0631\u0627 \u06a9\u0627\u0647\u0634 \u0645\u06cc \u062f\u0647\u06cc\u0645:<\/p>\n batch_size \u062a\u0639\u062f\u0627\u062f \u062f\u0627\u062f\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0646\u0645\u0648\u0646\u0647 \u0627\u06cc \u0627\u0633\u062a \u06a9\u0647 \u062f\u0631 \u06cc\u06a9 \u062f\u0648\u0631\u0647 \u0628\u0647 \u06a9\u0627\u0631 \u0645\u06cc \u0631\u0648\u0646\u062f. \u067e\u0627\u0631\u0627\u0645\u062a\u0631\u0647\u0627\u06cc batch_size \u0648 learning_rate \u0628\u0633\u062a\u0647 \u0628\u0647 \u0646\u0648\u0639 \u0645\u0633\u0626\u0644\u0647 \u0645\u06cc \u062a\u0648\u0627\u0646\u0646\u062f \u0645\u062a\u0641\u0627\u0648\u062a \u0628\u0627\u0634\u0646\u062f.<\/p>\n \u0627\u06a9\u0646\u0648\u0646 \u0645\u0642\u062f\u0627\u0631 \u0645\u062a\u063a\u06cc\u0631 \u0647\u0627\u06cc m \u0648 b \u0631\u0627 \u0686\u0627\u067e \u0645\u06cc \u06a9\u0646\u06cc\u0645:<\/p>\n \u0648\u0642\u062a \u0622\u0646 \u0631\u0633\u06cc\u062f\u0647 \u06a9\u0647 \u0646\u06af\u0627\u0647\u06cc \u0628\u0647 \u0646\u062a\u0627\u06cc\u062c \u062f\u0627\u0634\u062a\u0647 \u0628\u0627\u0634\u06cc\u0645! \u0628\u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc\u062f \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0642\u0627\u062f\u06cc\u0631 \u0631\u0627 \u0645\u062a\u0646\u0627\u0633\u0628 \u06a9\u0646\u06cc\u0645 \u0648 \u0628\u0628\u06cc\u0646\u06cc\u0645 y_hat \u067e\u06cc\u0634 \u0628\u06cc\u0646\u06cc \u0634\u062f\u0647 \u0686\u06af\u0648\u0646\u0647 \u0628\u0647 \u0646\u0638\u0631 \u062e\u0648\u0627\u0647\u062f \u0631\u0633\u06cc\u062f.<\/p>\n \u0628\u0644\u0647 \u0645\u062f\u0644 \u0645\u0627 \u0628\u0627 \u0627\u0633\u062a\u0641\u0627\u062f\u0647 \u0627\u0632 \u062a\u0646\u0647\u0627 \u06cc\u06a9 feature\u060c \u06a9\u0627\u0631 \u062e\u0648\u0628\u06cc \u0631\u0627 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u067e\u06cc\u0634 \u0628\u06cc\u0646\u06cc \u0631\u0627\u0628\u0637\u0647 \u062e\u0637\u06cc \u0628\u06cc\u0646 \u0642\u06cc\u0645\u062a \u0641\u0631\u0648\u0634 \u062e\u0627\u0646\u0647 \u0647\u0627 \u0648 \u062e\u0627\u0646\u0647 \u0647\u0627\u06cc \u0645\u0646\u0637\u0642\u0647 GrLivArea \u0627\u0646\u062c\u0627\u0645 \u062f\u0627\u062f. \u0628\u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc\u062f \u0647\u0645\u06cc\u0646 \u06a9\u0627\u0631 \u0631\u0627 \u0628\u0627 \u0628\u0631\u0631\u0633\u06cc \u0645\u0642\u062f\u0627\u0631 RMSE (\u062e\u0637\u0627\u06cc \u0627\u0646\u062f\u0627\u0632\u0647 \u06af\u06cc\u0631\u06cc \u0645\u0631\u0628\u0639 \u06a9\u0627\u0645\u0644) \u062a\u0623\u06cc\u06cc\u062f \u06a9\u0646\u06cc\u0645.<\/p>\n \u0645\u0642\u062f\u0627\u0631 RMSE \u0628\u062f\u0633\u062a \u0622\u0645\u062f\u0647 \u0628\u0631\u0627\u0628\u0631 \u0627\u0633\u062a \u0628\u0627 :<\/p>\n \u062a\u0648\u062c\u0647 \u062f\u0627\u0634\u062a\u0647 \u0628\u0627\u0634\u06cc\u062f \u06a9\u0647 \u062e\u0637\u0627\u06cc \u0634\u0645\u0627 \u0645\u0645\u06a9\u0646 \u0627\u0633\u062a \u0645\u062a\u0641\u0627\u0648\u062a \u0627\u0632 \u0645\u0642\u062f\u0627\u0631 \u062e\u0637\u0627\u06cc \u0628\u062f\u0633\u062a \u0622\u0645\u062f\u0647 \u0628\u0631\u0627\u06cc \u0645\u0627 \u0628\u0627\u0634\u062f \u0627\u0645\u0627 \u0627\u06cc\u0646 \u062a\u0641\u0627\u0648\u062a \u0646\u0628\u0627\u06cc\u062f \u062e\u06cc\u0644\u06cc \u0641\u0627\u062d\u0634 \u0628\u0627\u0634\u062f. \u0627\u06cc\u0646 \u0645\u0642\u0627\u0644\u0647 \u062f\u0631 \u0627\u06cc\u0646 \u062c\u0627 \u067e\u0627\u06cc\u0627\u0646 \u0645\u06cc \u06cc\u0627\u0628\u062f! \u0648 \u0633\u0627\u062e\u062a \u0627\u0648\u0644\u06cc\u0646 \u0645\u062f\u0644\u062a\u0627\u0646 \u0628\u0627 TensorFlow \u0631\u0627 \u062a\u0628\u0631\u06cc\u06a9 \u0645\u06cc \u06af\u0648\u06cc\u06cc\u0645!<\/p>\n \u062f\u0631 \u0645\u0642\u0627\u0644\u0647 \u0628\u0639\u062f\u06cc \u060c \u0646\u062d\u0648\u0647 \u06a9\u062f\u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc \u06cc\u06a9 \u0645\u062f\u0644 \u0637\u0628\u0642\u0647 \u0628\u0646\u062f\u06cc \u06a9\u0627\u0645\u0644 \u062f\u0631 TensorFlow \u0631\u0627 \u0634\u0631\u062d \u062e\u0648\u0627\u0647\u06cc\u0645 \u062f\u0627\u062f.<\/p>\n\n
![\"tensorflow\"](\"https:\/\/shahaab-co.ir\/mag\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/tensorflow-1024x854.jpg\" "\\"\\"")
<\/figure><\/div>\n\n\nimport pandas as pd\nimport numpy as np\nimport matplotlib as plt\n%matplotlib inline\nimport tensorflow as tf\nprint(\"Tensorflow version: {}\".format(tf.__version__))train = pd.read_csv(\"train.csv\")\ntrain.head()<\/pre>\n\n\n![\"\u0639\u06a9\u0633](\"https:\/\/shahaab-co.ir\/mag\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/\u0646\u0645\u0648\u062f\u0627\u0631-\u062a\u0646\u0633\u0648\u0631-\u0641\u0644\u0648-1024x250.jpg\" "\\"\\"")
<\/figure><\/div>\n\n\ntrain.plot(kind='scatter', x= 'GrLivArea',y ='SalePrice', color='red', figsize=(15,5))<\/pre>\n\n\n
![\"\u0646\u0645\u0648\u062f\u0627\u0631](\"https:\/\/shahaab-co.ir\/mag\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/\u0646\u0645\u0648\u062f\u0627\u0631-\u067e\u0631\u0627\u06a9\u0646\u062f\u06af\u06cc-1024x413.jpg\" "\\"\\"")
<\/figure><\/div>\n\n\nfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerscaler = MinMaxScaler()train_df['GrLivArea'] = scaler.fit_transform(train_df['GrLivArea'].reshape(-1, 1))\ntrain_df['SalePrice'] = scaler.fit_transform(train_df['SalePrice'].reshape(-1, 1))<\/pre>\n
# Declaring Variables\n\nm = tf.Variable(0.0)\nb = tf.Variable(0.0)\n\n# Declaring placeholders to place the training data\n\nxph = tf.placeholder(tf.float32,[batch_size])\nyph = tf.placeholder(tf.float32,[batch_size])\n\n# Linear Regression Equation\ny_model = m*xph + b\n\nerror = tf.reduce_sum(tf.square(yph-y_model))\n# Gradient Descent Optimizer\n\noptimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.001)\ntrain = optimizer.minimize(error)<\/pre>\n
error = tf.reduce_sum(tf.square(yph-y_model))\ntrain = optimizer.minimize(error)\n\n\u0627\u06a9\u0646\u0648\u0646 \u0628\u062e\u0634 \u0645\u0647\u0645 \u0622\u0645\u0648\u0632\u0634 \u0631\u0627 \u06a9\u062f\u06af\u0630\u0627\u0631\u06cc \u0645\u06cc \u06a9\u0646\u06cc\u0645:\n\n# Important! Always initialize the variables\n\ninit = tf.global_variables_initializer()\n\nbatch_size = 300\n\nwith tf.Session() as sess:\nsess.run(init)\nepochs = 1000\nfor i in range(epochs):\n\nrand_ind = np.random.randint(len(train_df),size=batch_size)\nfeed = {xph:train_df['GrLivArea'][rand_ind].values, \n\nyph:train_df['SalePrice'][rand_ind].values}\n\nsess.run(train,feed_dict=feed)\nmodel_m, model_b = sess.run([m,b])<\/pre>\nprint(\"The trained weight for m is : {m}\".format(m=model_m))\nprint(\"The trained weight for b is : {b}\".format(b=model_b))<\/pre>\n\n\n![\"\u062e\u0631\u0648\u062c\u06cc](\"https:\/\/shahaab-co.ir\/mag\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/\u062e\u0631\u0648\u062c\u06cc-\u062a\u0646\u0633\u0648\u0631-\u0641\u0644\u0648-1024x146.jpg\" "\\"\\"")
<\/figure><\/div>\n\n\ny_hat = train_df['GrLivArea'] * model_m + model_btrain_df.plot(kind='scatter',x='GrLivArea',y='SalePrice')\nplt.plot(train_df['GrLivArea'],y_hat,'r')<\/pre>\n\n\n
![\"\u0646\u0645\u0648\u062f\u0627\u0631](\"https:\/\/shahaab-co.ir\/mag\/wp-content\/uploads\/2020\/01\/\u0646\u0645\u0648\u062f\u0627\u0631-\u067e\u0631\u0627\u06a9\u0646\u062f\u06af\u06cc-2-1024x615.jpg\" "\\"\\"")
<\/figure><\/div>\n\n\nfrom sklearn.metrics import mean_squared_errorrmse = mean_squared_error(train_df['SalePrice'], y_hat) ** 0.5print(\"Root Mean Sqaured Error:\",rmse )<\/pre>\n
Out[]: Root Mean Squared Error: 0.07797508645667454<\/pre>\n
\u0628\u06cc\u0634\u062a\u0631 \u0628\u062e\u0648\u0627\u0646\u06cc\u062f:<\/h5>\n\n