回归分析用于分析输入变量和输出变量之间的一种关系，其中线性回归是最简单的一种。
设： Y=wX+b，现已知一组X（输入）和Y（输出）的值，要求出w和b的值。
举个例子：快年底了，销售部门要发年终奖了，销售员小王想知道今年能拿多少年终奖，目前他大抵知道年终奖是和销售额（特征量）挂钩的，具体什么规则不清楚，那么他大概有两个方法解决这个问题：
1、去问老板，今年的分配规则是什么。【通过算法解决问题】
2、去向同事打听他们的销售额和奖金情况，然后推算自己能拿多少。【通过数据解决问题】
我们当然选择第二种方法了。通过收集数据，我们得到下面这个表格：
拿到这个数据，我们基本上很快就能推算出两者的对应关系，如果推算不出来，我们也可以绘制下面这张图表：
通过图表，我们可以立即看出两者的对应关系了。
以上就是一个典型的线性回归求解的问题，下面我们要用TensorFlow框架解决这个问题。
具体解决思路如下：
1、先设w=1，b=0
2、取得一批训练数据，将X代入函数f(x)=wx+b，计算取得在当前条件下的预测值Y‘
3、计算预测值Y‘和实际值Y的误差
4、根据梯度对w、b进行微调
5、重复上述步骤，直到误差值足够小。
先贴出全部代码，然后再逐一解释。
public class LinearRegression { public void Run() { // Supper Parameters float learning_rate = 0.01f; var W = tf.Variable<float>(1); var b = tf.Variable<float>(0); int epochs = 30; int steps = 100; Tensor loss = null; for (int epoch = 0; epoch < epochs; epoch++) { for (int step = 0; step < steps; step++) { int batch_size = 10; (NDArray train_X, NDArray train_Y) = LoadBatchData(batch_size); using (var g = tf.GradientTape()) { //通过当前参数计算预测值 var pred_y = W * train_X + b; //计算预测值和实际值的误差 loss = tf.reduce_sum(tf.pow(pred_y - train_Y, 2)) / batch_size; //计算梯度 var gradients = g.gradient(loss, (W, b)); //更新参数 W.assign_sub(learning_rate * gradients.Item1); b.assign_sub(learning_rate * gradients.Item2); } } Console.WriteLine($"Epoch{epoch + 1}: loss = {loss.numpy()}; W={W.numpy()},b={b.numpy()}"); } } public (NDArray, NDArray) LoadBatchData(int n_samples) { float w = 0.02f; float b = 1.0f; NDArray train_X = np.arange<float>(start: 1, end: n_samples + 1); NDArray train_Y = train_X * w + b; return (train_X, train_Y); } }