基于tensorflow实现的线性回归模型

遇到的问题以及解决方案 Question1：对于随机生成的x，y训练出来的拟合直线效果不理想。 解决方案：将权重的标准差调整为0后效果仍然不理想，然后根据线性回归的流程，对所有参数设置的一一进行排查，最后将错误定位到梯度下降法的步长，起初设置为0.0001，导致步长太小，使得直线拟合速度太慢，迭代5000步后仍然无法达到理想程度，因此加大步长，加快拟合速度，但步长又不可以太大，会导致最终结果在最佳

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