主要介绍了用TensorFlow实现戴明回归算法的示例，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

如果最小二乘线性回归算法最小化到回归直线的竖直距离（即，平行于y轴方向），则戴明回归最小化到回归直线的总距离（即，垂直于回归直线）。其最小化x值和y值两个方向的误差，具体的对比图如下图。   线性回归算法和戴明回归算法的区别。左边的线性回归最小化到回归直线的竖直距离；右边的戴明回归最小化到回归直线的总距离。 线性回归算法的损失函数最小化竖直距离；而这里需要最小化总距离。给定直线的斜率和截距，则求解一个点到直线的垂直距离有已知的几何公式。代入几何公式并使TensorFlow最小化距离。 损失函数