TensorFlow1.x入门(5)——构建非线性回归模型

系列文章 1. 计算图的创建与启动 2. 变量的定义及其操作 3. Feed与Fetch 4. 线性回归 构建非线性回归模型系列文章知识点示例注意 知识点 np.linsapce(-0.5, 0.5, 200)生成从-0.5到0.5的均匀分布的200个数据点。包含首尾 numpy中花式索引的一个实例——数据升维,即原来是1维的数据列表,经过升维后形成每个数值为1维列表的2为列表。结果类似如下: [1, 2, 3, 4] ==> [[1], [2], [3]] arr = arr[:, np.newaxis] np.random.normal(mean, stddev, shape)用于生成