回歸分析用于分析輸入變量和輸出變量之間的一種關系，其中線性回歸是最簡單的一種。
設： Y=wX+b，現已知一組X（輸入）和Y（輸出）的值，要求出w和b的值。
舉個例子：快年底了，銷售部門要發年終獎了，銷售員小王想知道今年能拿多少年終獎，目前他大抵知道年終獎是和銷售額（特征量）挂鈎的，具體什麼規則不清楚，那麼他大概有兩個方法解決這個問題：
1、去問老闆，今年的配置設定規則是什麼。【通過算法解決問題】
2、去向同僚打聽他們的銷售額和獎金情況，然後推算自己能拿多少。【通過資料解決問題】
我們當然選擇第二種方法了。通過收集資料，我們得到下面這個表格：
拿到這個資料，我們基本上很快就能推算出兩者的對應關系，如果推算不出來，我們也可以繪制下面這張圖表：
通過圖表，我們可以立即看出兩者的對應關系了。
以上就是一個典型的線性回歸求解的問題，下面我們要用TensorFlow架構解決這個問題。
具體解決思路如下：
1、先設w=1，b=0
2、取得一批訓練資料，将X代入函數f(x)=wx+b，計算取得在目前條件下的預測值Y‘
3、計算預測值Y‘和實際值Y的誤差
4、根據梯度對w、b進行微調
5、重複上述步驟，直到誤內插補點足夠小。
先貼出全部代碼，然後再逐一解釋。
下面對代碼進行簡單的解釋：
首先，我們要讀取一批（比如10組 ）訓練資料，标記為：train_X和train_Y，然後通過現有的w和b值計算預測值：pred_Y=w*train_X+b，此時train_X、train_Y、pred_Y都是10個資料長度的數組。
然後計算預測資料和時間資料之間的誤差，我們采用均方誤差公式來計算：
然後開始計算W、b對于loss函數的梯度，梯度表達的就是W、b的變化對計算結果的影響，比如将W增大一點，loss的計算結果是變大還是變小，我們的目标是希望loss的值最小，如果w變大時loss變大（梯度為正數），那麼我們下一次就将w變小一點，反之同理。
這裡的learning_rate表示學習率，表示每次參數進行調整的步進值，就是每次調整一大步，還是一小步。通過多次的循環調整，w和b的值将調整為一個合适的數字，此時loss的值将會很小，線性回歸就完成了。以下是運算結果：
在上述過程中，最難了解的就是梯度，以及如何計算梯度的問題，想要進一步了解的話可以參閱相關參考資料。
【相關資源】
源碼：Git: https://gitee.com/seabluescn/tf_not.git
項目名稱：LinearRegression
目錄：檢視TensorFlow.NET機器學習入門系列目錄
【參考資料】
《深度學習入門：基于Python的理論與實踐（齋藤康毅）》，網上可以找到電子版
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