
# #  Construindo um Modelo de Regressão Linear com TensorFlow

# Versão do TensorFlow a ser usada 
get_ipython().system('pip install -q tensorflow==1.15.2')


# Imports
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')


# ## Definindo os hyperparâmetros do modelo

# Hyperparâmetros do modelo
learning_rate = 0.01
training_epochs = 2000
display_step = 200

# ## Definindo os datasets de treino e de teste
# ## Considere X como o tamanho de uma casa e y o preço de uma casa

# Dataset de treino
train_X = np.asarray([3.3,4.4,5.5,6.71,6.93,4.168,9.779,6.182,7.59,2.167,7.042,10.791,5.313,7.997,5.654,9.27,3.1])
train_y = np.asarray([1.7,2.76,2.09,3.19,1.694,1.573,3.366,2.596,2.53,1.221,2.827,3.465,1.65,2.904,2.42,2.94,1.3])
n_samples = train_X.shape[0]
 
# Dataset de teste
test_X = np.asarray([6.83, 4.668, 8.9, 7.91, 5.7, 8.7, 3.1, 2.1])
test_y = np.asarray([1.84, 2.273, 3.2, 2.831, 2.92, 3.24, 1.35, 1.03])


# Placeholders para as variáveis preditoras (x) e para  variável target (y)
X = tf.placeholder(tf.float32)
y = tf.placeholder(tf.float32)
 
# Pesos e bias do modelo
W = tf.Variable(np.random.randn(), name="weight")
b = tf.Variable(np.random.randn(), name="bias")


# ## Construindo o modelo
# Construindo o modelo linear
# Fórmula do modelo linear: y = W*X + b
linear_model = W*X + b
 
# Mean squared error (erro quadrado médio)
cost = tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y)) / (2*n_samples)
 
# Otimização com Gradient descent
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)


# ## Executando o grafo computacional, treinando e testando o modelo

# Definindo a inicialização das variáveis
init = tf.global_variables_initializer()
 
# Iniciando a sessão
with tf.Session() as sess:
    # Iniciando as variáveis
    sess.run(init)
 
    # Treinamento do modelo
    for epoch in range(training_epochs):
 
        # Otimização com Gradient Descent
        sess.run(optimizer, feed_dict={X: train_X, y: train_y})
         
        # Display de cada epoch
        if (epoch+1) % display_step == 0:
            c = sess.run(cost, feed_dict={X: train_X, y: train_y})
            print("Epoch:{0:6} \t Custo (Erro):{1:10.4} \t W:{2:6.4} \t b:{3:6.4}".format(epoch+1, c, sess.run(W), sess.run(b)))
             
    # Imprimindo os parâmetros finais do modelo
    print("\nOtimização Concluída!")
    training_cost = sess.run(cost, feed_dict={X: train_X, y: train_y})
    print("Custo Final de Treinamento:", training_cost, " - W Final:", sess.run(W), " - b Final:", sess.run(b), '\n')
     
    # Visualizando o resultado
    plt.plot(train_X, train_y, 'ro', label='Dados Originais')
    plt.plot(train_X, sess.run(W) * train_X + sess.run(b), label='Linha de Regressão')
    plt.legend()
    plt.show()
 
    # Testando o modelo
    testing_cost = sess.run(tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y)) / (2 * test_X.shape[0]), 
                            feed_dict={X: test_X, y: test_y})
     
    print("Custo Final em Teste:", testing_cost)
    print("Diferença Média Quadrada Absoluta:", abs(training_cost - testing_cost))
 
    # Display em Teste
    plt.plot(test_X, test_y, 'bo', label='Dados de Teste')
    plt.plot(train_X, sess.run(W) * train_X + sess.run(b), label='Linha de Regressão')
    plt.legend()
    plt.show()
    
sess.close()

# # Fim

c1df8afc81c5a250672432d3eb06b91bc804a2de
<mask token>

get_ipython().system('pip install -q tensorflow==1.15.2')
<mask token>
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')
<mask token>
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for epoch in range(training_epochs):
        sess.run(optimizer, feed_dict={X: train_X, y: train_y})
        if (epoch + 1) % display_step == 0:
            c = sess.run(cost, feed_dict={X: train_X, y: train_y})
            print(
                'Epoch:{0:6} \t Custo (Erro):{1:10.4} \t W:{2:6.4} \t b:{3:6.4}'
                .format(epoch + 1, c, sess.run(W), sess.run(b)))
    print('\nOtimização Concluída!')
    training_cost = sess.run(cost, feed_dict={X: train_X, y: train_y})
    print('Custo Final de Treinamento:', training_cost, ' - W Final:', sess
        .run(W), ' - b Final:', sess.run(b), '\n')
    plt.plot(train_X, train_y, 'ro', label='Dados Originais')
    plt.plot(train_X, sess.run(W) * train_X + sess.run(b), label=
        'Linha de Regressão')
    plt.legend()
    plt.show()
    testing_cost = sess.run(tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y)) / (2 *
        test_X.shape[0]), feed_dict={X: test_X, y: test_y})
    print('Custo Final em Teste:', testing_cost)
    print('Diferença Média Quadrada Absoluta:', abs(training_cost -
        testing_cost))
    plt.plot(test_X, test_y, 'bo', label='Dados de Teste')
    plt.plot(train_X, sess.run(W) * train_X + sess.run(b), label=
        'Linha de Regressão')
    plt.legend()
    plt.show()
sess.close()

get_ipython().system('pip install -q tensorflow==1.15.2')
<mask token>
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')
learning_rate = 0.01
training_epochs = 2000
display_step = 200
train_X = np.asarray([3.3, 4.4, 5.5, 6.71, 6.93, 4.168, 9.779, 6.182, 7.59,
    2.167, 7.042, 10.791, 5.313, 7.997, 5.654, 9.27, 3.1])
train_y = np.asarray([1.7, 2.76, 2.09, 3.19, 1.694, 1.573, 3.366, 2.596, 
    2.53, 1.221, 2.827, 3.465, 1.65, 2.904, 2.42, 2.94, 1.3])
n_samples = train_X.shape[0]
test_X = np.asarray([6.83, 4.668, 8.9, 7.91, 5.7, 8.7, 3.1, 2.1])
test_y = np.asarray([1.84, 2.273, 3.2, 2.831, 2.92, 3.24, 1.35, 1.03])
X = tf.placeholder(tf.float32)
y = tf.placeholder(tf.float32)
W = tf.Variable(np.random.randn(), name='weight')
b = tf.Variable(np.random.randn(), name='bias')
linear_model = W * X + b
cost = tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y)) / (2 * n_samples)
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for epoch in range(training_epochs):
        sess.run(optimizer, feed_dict={X: train_X, y: train_y})
        if (epoch + 1) % display_step == 0:
            c = sess.run(cost, feed_dict={X: train_X, y: train_y})
            print(
                'Epoch:{0:6} \t Custo (Erro):{1:10.4} \t W:{2:6.4} \t b:{3:6.4}'
                .format(epoch + 1, c, sess.run(W), sess.run(b)))
    print('\nOtimização Concluída!')
    training_cost = sess.run(cost, feed_dict={X: train_X, y: train_y})
    print('Custo Final de Treinamento:', training_cost, ' - W Final:', sess
        .run(W), ' - b Final:', sess.run(b), '\n')
    plt.plot(train_X, train_y, 'ro', label='Dados Originais')
    plt.plot(train_X, sess.run(W) * train_X + sess.run(b), label=
        'Linha de Regressão')
    plt.legend()
    plt.show()
    testing_cost = sess.run(tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y)) / (2 *
        test_X.shape[0]), feed_dict={X: test_X, y: test_y})
    print('Custo Final em Teste:', testing_cost)
    print('Diferença Média Quadrada Absoluta:', abs(training_cost -
        testing_cost))
    plt.plot(test_X, test_y, 'bo', label='Dados de Teste')
    plt.plot(train_X, sess.run(W) * train_X + sess.run(b), label=
        'Linha de Regressão')
    plt.legend()
    plt.show()
sess.close()

get_ipython().system('pip install -q tensorflow==1.15.2')
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')
learning_rate = 0.01
training_epochs = 2000
display_step = 200
train_X = np.asarray([3.3, 4.4, 5.5, 6.71, 6.93, 4.168, 9.779, 6.182, 7.59,
    2.167, 7.042, 10.791, 5.313, 7.997, 5.654, 9.27, 3.1])
train_y = np.asarray([1.7, 2.76, 2.09, 3.19, 1.694, 1.573, 3.366, 2.596, 
    2.53, 1.221, 2.827, 3.465, 1.65, 2.904, 2.42, 2.94, 1.3])
n_samples = train_X.shape[0]
test_X = np.asarray([6.83, 4.668, 8.9, 7.91, 5.7, 8.7, 3.1, 2.1])
test_y = np.asarray([1.84, 2.273, 3.2, 2.831, 2.92, 3.24, 1.35, 1.03])
X = tf.placeholder(tf.float32)
y = tf.placeholder(tf.float32)
W = tf.Variable(np.random.randn(), name='weight')
b = tf.Variable(np.random.randn(), name='bias')
linear_model = W * X + b
cost = tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y)) / (2 * n_samples)
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for epoch in range(training_epochs):
        sess.run(optimizer, feed_dict={X: train_X, y: train_y})
        if (epoch + 1) % display_step == 0:
            c = sess.run(cost, feed_dict={X: train_X, y: train_y})
            print(
                'Epoch:{0:6} \t Custo (Erro):{1:10.4} \t W:{2:6.4} \t b:{3:6.4}'
                .format(epoch + 1, c, sess.run(W), sess.run(b)))
    print('\nOtimização Concluída!')
    training_cost = sess.run(cost, feed_dict={X: train_X, y: train_y})
    print('Custo Final de Treinamento:', training_cost, ' - W Final:', sess
        .run(W), ' - b Final:', sess.run(b), '\n')
    plt.plot(train_X, train_y, 'ro', label='Dados Originais')
    plt.plot(train_X, sess.run(W) * train_X + sess.run(b), label=
        'Linha de Regressão')
    plt.legend()
    plt.show()
    testing_cost = sess.run(tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y)) / (2 *
        test_X.shape[0]), feed_dict={X: test_X, y: test_y})
    print('Custo Final em Teste:', testing_cost)
    print('Diferença Média Quadrada Absoluta:', abs(training_cost -
        testing_cost))
    plt.plot(test_X, test_y, 'bo', label='Dados de Teste')
    plt.plot(train_X, sess.run(W) * train_X + sess.run(b), label=
        'Linha de Regressão')
    plt.legend()
    plt.show()
sess.close()


# #  Construindo um Modelo de Regressão Linear com TensorFlow

# Versão do TensorFlow a ser usada 
get_ipython().system('pip install -q tensorflow==1.15.2')


# Imports
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')


# ## Definindo os hyperparâmetros do modelo

# Hyperparâmetros do modelo
learning_rate = 0.01
training_epochs = 2000
display_step = 200

# ## Definindo os datasets de treino e de teste
# ## Considere X como o tamanho de uma casa e y o preço de uma casa

# Dataset de treino
train_X = np.asarray([3.3,4.4,5.5,6.71,6.93,4.168,9.779,6.182,7.59,2.167,7.042,10.791,5.313,7.997,5.654,9.27,3.1])
train_y = np.asarray([1.7,2.76,2.09,3.19,1.694,1.573,3.366,2.596,2.53,1.221,2.827,3.465,1.65,2.904,2.42,2.94,1.3])
n_samples = train_X.shape[0]
 
# Dataset de teste
test_X = np.asarray([6.83, 4.668, 8.9, 7.91, 5.7, 8.7, 3.1, 2.1])
test_y = np.asarray([1.84, 2.273, 3.2, 2.831, 2.92, 3.24, 1.35, 1.03])


# Placeholders para as variáveis preditoras (x) e para  variável target (y)
X = tf.placeholder(tf.float32)
y = tf.placeholder(tf.float32)
 
# Pesos e bias do modelo
W = tf.Variable(np.random.randn(), name="weight")
b = tf.Variable(np.random.randn(), name="bias")


# ## Construindo o modelo
# Construindo o modelo linear
# Fórmula do modelo linear: y = W*X + b
linear_model = W*X + b
 
# Mean squared error (erro quadrado médio)
cost = tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y)) / (2*n_samples)
 
# Otimização com Gradient descent
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)


# ## Executando o grafo computacional, treinando e testando o modelo

# Definindo a inicialização das variáveis
init = tf.global_variables_initializer()
 
# Iniciando a sessão
with tf.Session() as sess:
    # Iniciando as variáveis
    sess.run(init)
 
    # Treinamento do modelo
    for epoch in range(training_epochs):
 
        # Otimização com Gradient Descent
        sess.run(optimizer, feed_dict={X: train_X, y: train_y})
         
        # Display de cada epoch
        if (epoch+1) % display_step == 0:
            c = sess.run(cost, feed_dict={X: train_X, y: train_y})
            print("Epoch:{0:6} \t Custo (Erro):{1:10.4} \t W:{2:6.4} \t b:{3:6.4}".format(epoch+1, c, sess.run(W), sess.run(b)))
             
    # Imprimindo os parâmetros finais do modelo
    print("\nOtimização Concluída!")
    training_cost = sess.run(cost, feed_dict={X: train_X, y: train_y})
    print("Custo Final de Treinamento:", training_cost, " - W Final:", sess.run(W), " - b Final:", sess.run(b), '\n')
     
    # Visualizando o resultado
    plt.plot(train_X, train_y, 'ro', label='Dados Originais')
    plt.plot(train_X, sess.run(W) * train_X + sess.run(b), label='Linha de Regressão')
    plt.legend()
    plt.show()
 
    # Testando o modelo
    testing_cost = sess.run(tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y)) / (2 * test_X.shape[0]), 
                            feed_dict={X: test_X, y: test_y})
     
    print("Custo Final em Teste:", testing_cost)
    print("Diferença Média Quadrada Absoluta:", abs(training_cost - testing_cost))
 
    # Display em Teste
    plt.plot(test_X, test_y, 'bo', label='Dados de Teste')
    plt.plot(train_X, sess.run(W) * train_X + sess.run(b), label='Linha de Regressão')
    plt.legend()
    plt.show()
    
sess.close()

# # Fim
