一看就懂的Tensorflow实战（线性回归模型）

线性回归简述

在这里，我们仅仅讨论单变量的线型回归模型。不对回归算法进行过多的展开。重点放在Tensorflow的学习上。 下图展示的分别是：单变量线性回归模型的公式；学习的参数；损失函数（采用的均方误差）；目标函数的优化求解（SGD）。

Tensorflow 线性回归

参数设置

生成训练数据

构造线型回归模型

定义损失函数

定义优化方法

训练

拟合曲线

Tensorflow 线性回归（Eager API）

设置Eager API

生成训练数据

设置参数

初始化参数

构建线性回归模型

定义损失函数（均方误差）

调用优化器（SGD）

训练

拟合曲线

参考

[TensorFlow-Examples]https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples