机器学习实战:TensorFlow构建线性回归模型

在本章中,开始使用简单模型:线性回归来探索 TensorFlow 编程。基于这个例子,我将介绍一些代码基础知识,以及,如何调用学习过程中的各种重要组件,如函数函数或算法梯度下降。 变量之间的关系模型 线性回归是一种用于衡量变量之间关系的统计技术。它的有趣之处在于实现它的算法在概念上不复杂,并且还可以适应各种各样的情况。由于这些原因,我发现用线性回归的例子开始深入研究 TensorFlow 很有意思。 请记住,在两个变量(简单回归)和两个以上变量(多元回归)的情况下,线性回归拟合因变量和自变量之间的关系xi和随机项b。 在本节中,我将创建一个简单的示例来解释 TensorFlow 如何工作,假设