介绍

线性回归可能是统计学,机器学习和一般科学中最重要的算法之一。它是最广泛使用的算法之一,了解如何实现它及其各种风格非常重要。线性回归优于许多其他算法的优点之一是它是非常可解释的。我们最终得到一个数字,用于直接表示该特征如何影响目标或因变量的每个特征。在本章中,我们将介绍线性回归是如何经典实现的,然后继续讨论如何在 TensorFlow 范例中最好地实现它。

请记住,所有代码都可以在 https://github.com/nfmcclure/tensorflow_cookbook 以及 Packt 仓库的 GitHub 上获得: https://github.com/PacktPublishing/TensorFlow-Machine -Learning-Cookbook-Second-Edition

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