7、基于TensorFlow的经典机器学习回归与分类模型

基于TensorFlow的经典机器学习回归与分类模型

1. 定义优化器函数

在构建回归模型时，我们需要定义优化器函数来最小化损失函数。这里使用学习率为 0.001 的梯度下降优化器：

learning_rate = 0.001
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss)

更多关于梯度下降的详细信息可以参考：
- https://en.wikipedia.org/wiki/Gradient_descent
- https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/03/introduction-to-gradient-descent-algorithm-along-its-variants/

TensorFlow 还提供了许多其他优化器函数，如 Adadelta、Adagrad 和 Adam。

2. 训练模型

在定义好模型、损失函数和优化器函数后，我们开始训练模型以学习参