【案例共创】线性回归 - 汽车行驶里程与油耗关系预测
【摘要】 通过本案例可以对线性回归进行学习，同时了解MindSpore框架的使用。
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本案例由：梅科尔工作室提供
在机器学习领域，线性回归就是使用一个线性函数（多项式回归可以是曲线）去拟合给定的训练集，测试时，对输入的x值，返回这个线性函数的y值。最终目标是找到y=Θ0 + Θ1x1 + Θ2x2 + …… + Θnxn 函数式中的Θ0、Θ1、Θ2、……、Θn值。
本案例通过在开发者空间Notebook中，基于numpy并使用MindSpore框架进行训练神经网络，输出汽车行驶里程和油耗之间的关系预测。
通过本案例可以对线性回归进行学习，同时了解MindSpore框架的使用。
说明：
- 登录开发者空间，启动Notebook；
- 在Notebook中编写代码运行调试。
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