TensorFlow 线性回归教程

线性回归是机器学习中的一种基础算法，它用于预测连续值。本教程将带你通过 TensorFlow 实现线性回归。

简介

线性回归是一种简单的预测模型，它假设因变量（目标变量）与自变量（特征变量）之间存在线性关系。在 TensorFlow 中，我们可以使用 tf.keras 模块来实现线性回归。

实现步骤

1. 导入必要的库

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

2. 创建数据

x_train = tf.random.normal([100, 1])
y_train = 3 * x_train + 2 + tf.random.normal([100, 1])

3. 构建模型

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

4. 编译模型

model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

5. 训练模型

model.fit(x_train, y_train, epochs=1000)

6. 评估模型

model.evaluate(x_train, y_train)

7. 预测

x_predict = tf.random.normal([1, 1])
y_predict = model.predict(x_predict)
print(y_predict)

扩展阅读

想要更深入地了解 TensorFlow 和机器学习？可以访问我们的 TensorFlow 教程 页面。

图片

线性回归模型的结构示意图：