12、TensorFlow教程--- 线性回归

在本章中，我们将重点讨论使用TensorFlow实现线性回归的基本示例。逻辑回归或线性回归是一种监督式机器学习方法，用于对有序离散类别进行分类。本章的目标是建立一个模型，使用户可以预测自变量和一个或多个因变量之间的关系。

这两个变量之间的关系被认为是线性的。如果y是因变量，x被视为自变量，那么这两个变量的线性回归关系如下方的方程所示 -

Y = Ax + b

我们将设计一个用于线性回归的算法。这将使我们能够理解以下两个重要概念 -

1. 损失函数
2. 梯度下降算法

线性回归的示意图表示如下 -

线性回归方程的图形视图如下所示 -

设计线性回归算法的步骤
现在，我们将学习有助于设计线性回归算法的步骤。

步骤1
导入必要的模块以绘制线性回归模型是重要的。我们开始导入Python库NumPy和Matplotlib。

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