文件名称:
运用TensorFlow进行简单实现线性回归、梯度下降示例
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文件大小: 607kb
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上传时间: 2020-12-25
详细说明：线性回归属于监督学习，因此方法和监督学习应该是一样的，先给定一个训练集，根据这个训练集学习出一个线性函数，然后测试这个函数训练的好不好(即此函数是否足够拟合训练集数据)，挑选出最好的函数(cost function最小)即可。
单变量线性回归：
a) 因为是线性回归，所以学习到的函数为线性函数，即直线函数；
b) 因为是单变量，因此只有一个x。
我们能够给出单变量线性回归的模型：
我们常称x为feature，h(x)为hypothesis。
上面介绍的方法中，我们肯定有一个疑问，怎样能够看出线性函数拟合的好不好呢？
所以此处，我们需要使用到Cost Function(代价函数)，代价函数
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