小结

• 回归是一种用于预测连续输出值的监督机器学习算法。
• 通过定义一组模型，你可以极大地减少可能的函数搜索空间。此外，TensorFlow利用函数的可微性运行其高效的梯度下降优化器来学习参数。
• 你可以方便地将线性回归修改为多项式回归，以及其他更复杂的曲线。
• 为了避免过拟合，通过惩罚较大值参数来正则化代价函数。
• 如果函数的输出不是连续的，使用分类算法（参见第4章）。
• TensorFlow能够使你有效且高效地解决机器学习的线性回归问题，从而对一些重要事项作出预测，如农业生产、心脏状况和房屋价格。