线性回归是一种简单而强大的机器学习算法，用于预测连续值。本文将简要介绍线性回归的基本原理，并探讨其在TensorFlow中的实现。

线性回归概述

线性回归的目标是找到一条直线，使得这条直线能够尽可能准确地预测数据集中的连续值。这条直线被称为回归线，通常表示为 (y = mx + b)，其中 (m) 是斜率，(b) 是截距。

线性回归的数学原理

线性回归的数学原理基于最小二乘法。最小二乘法的目标是找到最佳拟合线，使得所有数据点到这条线的垂直距离的平方和最小。

TensorFlow中的线性回归

在TensorFlow中，我们可以使用TensorFlow的tf.keras模块来实现线性回归。以下是一个简单的线性回归示例：

import tensorflow as tf

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=100)

扩展阅读

如果您想了解更多关于线性回归的信息，可以参考以下链接：

图片展示

线性回归的直观理解可以通过以下图片展示：

线性回归示意图