TensorFlow 实现一元线性回归模型

本文介绍如何利用TensorFlow实现一元线性回归模型,通过最小二乘法和随机梯度下降法进行训练,详细阐述了模型的构建、损失函数、训练过程以及评估方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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TensorFlow 实现一元线性回归模型

一元线性回归即是将N个随机样本点拟合到一条直线上


样本点:

x y
3.3 1.7
4.4 2.7
5.5 2.1
6.71 3.2
6.93 1.69
4.168 1.573
9.779 3.366
6.182 2.596

样本点可表示为:

(X,Y)N=[(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)]

我需要拟合出的直线方程可以表示为:

y^=f(x)=Wx+
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