Tensorflow深度学习笔记（四）-利用神经网络预测非线性回归示例
本文主要分享一个利用神经网络来预测非线性回归的示例。首先，定义生成我们的测试数据，即y_data = np.square(x_data) + noise，通过x_data的平方再加上噪声来生成y_data.然后，利用神经网络，将x_data作为输入，得到预测值。然后让预测值与y_data做比较，使其差异最小。x_data ==>神经网络中间层==>神经网络输出层==>预测值import tensor
