如何用Keras构建执行简单线性回归的模型？

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神经网络可用于模拟回归问题（回归），实质上是单一输入单一输出神经网络模型。例如，给定一组数据，用一条直线来拟合数据，并可以预测新输入的输出值。

神经网络可以用来模拟回归问题 (regression)，实质上是单输入单输出神经网络模型，例如给下面一组数据，用一条线来对数据进行拟合，并可以预测新输入 x 的输出值。

一、详细解读

我们通过这个简单的例子来熟悉Keras构建神经网络的步骤：

1.导入模块并生成数据

首先导入本例子需要的模块，numpy、Matplotlib、和keras.models、keras.layers模块。Sequential是多个网络层的线性堆叠，可以通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型，也可以通过.add()方法一个个的将layer加入模型中。layers.Dense 意思是这个神经层是全连接层。

2.建立模型

然后用 Sequential 建立 model，再用 model.add 添加神经层，添加的是 Dense 全连接神经层。参数有两个，（注意此处Keras 2.0.2版本中有变更）一个是输入数据的维度，另一个units代表神经元数，即输出单元数。如果需要添加下一个神经层的时候，不用再定义输入的纬度，因为它默认就把前一层的输出作为当前层的输入。在这个简单的例子里，只需要一层就够了。