通过生成人工数据集合，基于Tensorflow实现y=3.1234*x+2.98线性回归

首先，我们需要生成一个人工数据集合，这可以通过使用NumPy库来完成。代码如下：

import numpy as np

# 生成100个随机数作为x
x = np.random.rand(100)

# 计算y值
y = 3.1234 * x + 2.98

# 添加一些噪声
y = np.random.normal(y, 0.2)

接下来，我们可以使用Tensorflow来实现线性回归模型。代码如下：

import tensorflow as tf

# 定义模型参数
W = tf.Variable(tf.random.normal([1]))
b = tf.Variable(tf.random.normal([1]))

# 定义模型函数
def model(x):
    return W * x + b

# 定义损失函数
def loss(y_pred, y_true):
    return tf.reduce_mean(tf.square(y_pred - y_true))

# 定义优化器
optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate=0.01)

# 定义训练函数
def train(x, y):
    with tf.GradientTape() as t:
        y_pred = model(x)
        current_loss = loss(y_pred, y)
    grads = t.gradient(current_loss, [W, b])
    optimizer.apply_gradients(zip(grads, [W, b]))

# 训练模型
for epoch in range(1000):
    train(x, y)

# 打印模型参数
print("W =", W.numpy()[0])
print("b =", b.numpy()[0])

在训练模型之后，我们可以打印出模型参数W和b，它们应该接近于3.1234和2.98。