带有numpy的单变量回归的神经网络只给出线性结果

是指使用numpy库实现的神经网络模型，该模型用于进行单变量回归任务，并且只能给出线性结果。

单变量回归是一种统计分析方法，用于建立一个自变量与因变量之间的关系模型。在神经网络中，单变量回归可以通过构建一个只有一个输入神经元和一个输出神经元的简单神经网络来实现。该神经网络的输入神经元接收单个特征（自变量），输出神经元则给出预测结果（因变量）。

使用numpy库可以方便地进行神经网络的搭建和计算。具体步骤如下：

1. 导入numpy库：import numpy as np
2. 定义输入数据和目标数据：
3. 定义输入数据和目标数据：
4. 初始化神经网络的权重和偏置：
5. 初始化神经网络的权重和偏置：
6. 定义神经网络的前向传播函数：
7. 定义神经网络的前向传播函数：
8. 定义损失函数（例如均方误差）：
9. 定义损失函数（例如均方误差）：
10. 定义反向传播函数，更新权重和偏置：
11. 定义反向传播函数，更新权重和偏置：
12. 进行模型训练：
13. 进行模型训练：

通过以上步骤，可以使用numpy实现一个简单的单变量回归神经网络模型。该模型只能给出线性结果，适用于简单的线性回归任务。

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