手把手教你用 TensorFlow 实战线性回归问题

TensorFlow实战：线性回归模型从零开始
最新推荐文章于 2024-11-27 02:45:00 发布
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本文介绍了如何使用TensorFlow实现线性回归，包括人工数据集的生成、模型构建、训练过程、损失函数与优化器的定义、模型预测及训练结果的可视化。通过逐步讲解，展示了TensorFlow在机器学习中的应用。

作者：来自读者投稿

来源：Python数据之道

TensorFlow 实战线性回归问题

线性回归 (Linear Regression) 是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析，用来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。线性回归问题也是机器学习的入门级知识，下面就和小编一起来学习一下用 Python + TensorFlow 如何实现线性回归吧！

1、线性回归方程

单变量的线性回归方程可以表示为：

y=w*x+b

本例我们将通过代码来生成一个人工数据集。随机生成一个近似采样随机分布，使得w=2.0，b=1，并加入一个噪声，噪声的最大振幅为0.4。即方程表示为：

y=2.0*x+1

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