线性回归是机器学习中的一种基础算法，它能够通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳拟合线。本教程将带您一步步学习如何在 TensorFlow 中实现线性回归。

学习目标

  • 理解线性回归的基本概念
  • 使用 TensorFlow 实现线性回归
  • 理解并应用梯度下降法

线性回归原理

线性回归试图找到一种线性关系，即 y = mx + b，其中 m 是斜率，b 是截距。

TensorFlow 实现线性回归

以下是一个简单的 TensorFlow 线性回归示例：

import tensorflow as tf

# 创建 TensorFlow 图
X = tf.constant([[1., 2., 3., 4.]])
y = tf.constant([[1.], [2.], [3.], [4.]])

# 创建线性回归模型
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, y, epochs=1000)

# 预测
print(model.predict([[5.]]))

扩展阅读

如果您想了解更多关于 TensorFlow 的内容，可以阅读我们的 TensorFlow 教程。

图片展示

线性回归示意图：

线性回归示意图