TensorFlow梯度下降法求解线性回归模型

详细代码如下：

"""
        线性回归模型数学表达式：
            y=c1*x_1+...+cn*x_n+e  (1),
        e是一个服从正态分布的随机变量，即 e ~ N(u,sigma^2)
        符号约定：
        （1）假设有m个数据，第i个数据xi记为xi=(x_i1,...,x_in),对应的y值记为yi，如下：
                y1=c1*x_11+...+cn*x_1n+e1
                y2=c1*x_21+...+cn*x_2n+e2
                        ...
                ym=c1*x_m1+...+cn*x_mn+em
            ei不同于e，这里的ei是值，不是随机变量，这些值的平均值是u，方差是sigma^2
        （2）如下约定：
                Y=(y1,y2,...,ym)^T
                矩阵X=
                       x_11 x12 ... x_1n
                       x_21 x21 ... x_2n
                           ...
                       x_m1 xm1 ... x_mn
                beta=(c1,c2,...cn)^T
                E=(e1,e2...,em)^T
                符号^T表示矩阵转置
        （3）

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