基于TensorFlow2的线性回归实现

⚠申明： 未经许可，禁止以任何形式转载，若要引用，请标注链接地址。 全文共计4043字，阅读大概需要10分钟
🌈更多学习内容， 欢迎👏关注👀【文末】我的个人微信公众号：不懂开发的程序猿
⏰个人网站：https://jerry-jy.co/

❗❗❗知识付费，🈲止白嫖，有需要请后台私信或【文末】个人微信公众号联系我

基于TensorFlow2的线性回归实现

---

算法概述

回归分析是一种数学模型。当因变量和自变量为线性关系时，它是一种特殊的线性模型。

最简单的情形是一元线性回归，由大体上有线性关系的一个自变量(x)和一个因变量(y)组成，模型是：

y=a+bx+ε

其中x是自变量，y是因变量，ε是随机误差，a和b是参数，在线性回归模型中，a和b是我们要通过算法学习出来的。

假设有如下蟋蟀的鸣叫声与温度数据散点图我们要找到拟合这些点的线，然后预测接下来的点。