Question

目前，我正在尝试构建一个线性回归模型，该模型使用出生率（x）作为预测因子来预测预期寿命（y）。 y = w * x + b 数据集可以在这里找到：Dataset

这是我的代码的在线链接：Code

这个想法很简单：我在每个纪元内运行300个纪元，将一对一的样本（x值，y值）馈入梯度体面优化器以最小化损失函数。

但是，我获得的结果是完全错误的。我的结果图片：my result

它总是产生正斜率，而不是产生负斜率，而here提供的样本答案将产生一个更好的负斜率模型。

我的编码有什么问题？

Answer 1

问题是行的位置

sess.run(tf.global_variables_initializer())

由于它位于while循环中，因此w和b在每次迭代时都被初始化为0。因此，您看到的是一次while循环训练的结果（最后一个）。您应该在while循环之前移动该行。