用Tensorflow实现非线性回归问题
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基于一元二次函数的数据集，通过神经网络模型进行训练，从而实现对一元二次函数曲线的拟合。在tensorflow框架中，针对一元二次方程的非线性回归问题，需要构建一个结构简单的神经网络模型。输入层部分，我们采用在特定区间内随机生成的200个样本数据，并对这些数据进行噪声干扰处理。中间层即隐藏层配置了10个神经元节点，并为每个节点设置对应的权重与偏置参数，同时选用tanh()函数作为激活函数以增强模型的非线性表达能力。输出层方面，隐藏层的计算结果将传递至输出层，在经过相应的权重调整与偏置运算后，最终通过激活函数完成输出值的生成。
代码实现：
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#使用numpy生成200个随机点,linspace()函数可以生成指定范围内的点，最后列表目的是把数据变成二维数据
x_data = np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis]
noise = np.random.normal(0,0.02,x_data.shape)
y_data = np.square(x_data) + noise
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