基于TensorFlow2.0，完成吴恩达《机器学习》的作业

一、线性回归 通过两种方法，在TensorFlow2.0中实现线性回归： 1、传统方法，建立目标函数和代价函数，通过随机梯度下降法求解目标函数 2、利用TensorFlow2.0的模型库，结合Keras方法，实现样本数据的线性回归，并且可以在tensorboard上查看 <项目介绍> 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 -------- ------------------------------------------------------------