在本章中，我们将专注于使用TensorFlow实现线性回归的基本示例。Logistic回归或线性回归是一种用于对有序离散类别进行分类的监督式机器学习方法。本章的目标是通过建立一个模型，使用户能够预测预测变量和一个或多个自变量之间的关系。
这两个变量之间的关系被认为是线性的，即如果y是因变量，x被视为自变量，那么两个变量的线性回归关系如下所示的方程式：
Y = Ax + b
接下来，我们将设计一个用于线性回归的算法，以便我们能够理解下面提到的两个重要概念：
1. 成本函数
2. 梯度下降算法
线性回归的示意图如下所示：
解释结果
Y = ax + b
其中，
- a的值是斜率。
- b的值是y截距。
- r是相关系数。
- r2是相关系数。
线性回归方程的图形视图如下所示：
使用PyTorch实现线性回归的步骤如下所示：
步骤 1
导入必要的包以创建PyTorch中的线性回归，使用以下代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
import seaborn as sns
import pandas as pd
%matplotlib inline
sns.set_style(style='white