在本章中，开始使用简单模型：线性回归来探索 TensorFlow 编程。基于这个例子，我将介绍一些代码基础知识，以及，如何调用学习过程中的各种重要组件，如函数函数或算法梯度下降。 变量之间的关系模型 线性回归是一种用于衡量变量之间关系的统计技术。它的有趣之处在于实现它的算法在概念上不复杂，并且还可以适应各种各样的情况。由于这些原因，我发现用线性回归的例子开始深入研究 TensorFlow 很有意思。 请记住，在两个变量（简单回归）和两个以上变量（多元回归）的情况下，线性回归拟合因变量和自变量之间