07.-TensorFlow js en Espa帽ol馃嚜馃嚫 [Regresion lineal]


Introducci贸n

En este tutorial vamos a explicar la regresi贸n lineal y vamos a hacer un ejemplo con tensorflow bajo JavaScript, este sea un ejemplo muy simple. Sera un programa que en base a los puntos que vayamos colocando se definir谩 una linea que busque exactamente el punto medio entre todos los puntos.

Si se percatan en esta imagen estamos colocando varios puntos y hay una linea que esta "luchando" por colocarse en medio de todos los puntos, a esa linea se le llama regresi贸n lineal. Y eso es lo que hace el c贸digo que tenemos en la parte de abajo :o.

Codigo

<!DOCTYPE html>
<html>
    <head>
        <title>TODO supply a title</title>
        <meta charset="UTF-8">
        <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
        <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs/dist/tf.min.js"></script>
        <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/p5.js/0.7.3/p5.js"></script>
        <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/p5.js/0.7.3/addons/p5.dom.js"></script>
    </head>
    <body>
        <script>
            let x_pos=[];
            let y_pos=[];
            
            let w,b;
            const learningRate=0.5;
            const optimizer= tf.train.sgd(learningRate);
            
            function setup(){
                createCanvas(400,400);
                background(0);
                w=tf.variable(tf.scalar(random(1)));
                b=tf.variable(tf.scalar(random(1)));
            }
            
            function predecir(x){
                const xs=tf.tensor1d(x);
                // y=w*x + b;
                const ys= xs.mul(w).add(b);
                return ys;
            }
            
            function  mousePressed(){
                let x=map(mouseX,0,width ,0,1);
                let y=map(mouseY,0,height ,1,0);
                x_pos.push(x);
                y_pos.push(y);
            }
            
            function draw(){
                background(0);
                stroke(255);
                strokeWeight(8);
                for (i=0;i<x_pos.length;i++){
                    let px=map(x_pos[i],0,1,0,width);
                    let py=map(y_pos[i],0,1,height,0);
                    point(px,py);
                }
                tf.tidy(()=>{
                    if(x_pos.length>0){
                        const ys=tf.tensor1d(y_pos);
                        optimizer.minimize(()=> predecir(x_pos).sub(ys).square().mean() );
                    }
                });
                let y_pred=tf.tidy(()=> predecir([0,1]));
                let val_y_pred=y_pred.dataSync();
                y_pred.dispose();
                
                let x1=map(0,0,1,0,width);
                let x2=map(1,0,1,0,width);
                
                let y1=map(val_y_pred[0],0,1,height,0);
                let y2=map(val_y_pred[1],0,1,height,0);
                
                line(x1,y1,x2,y2);
                
            }
            
        </script>
    </body>
</html>

Codigo en codepen: https://codepen.io/eucm2/pen/GaWBGb

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