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使用y = 5x + 20来构造数据文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-561776.html
learning_rate = 0.01
# 造数据
x = torch.rand([50, 1])
"""
x[:5]
tensor([[0.4528],
[0.3746],
[0.8981],
[0.6542],
[0.7539]])
"""
y_true = x * 5 <文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-561776.html
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线性回归是一种统计学中的预测分析，该方法用于建立两种或两种以上变量间的关系模型。线性回归使用最佳的拟合直线（也称为回归线）在独立（输入）变量和因变量（输出）之间建立一种直观的关系。简单线性回归是输入变量和输出变量之间的线性关系，而多元线性回归
线性函数如下： y ^ = w 1 x 1 + . . . + w d x d
前面已经学习过线性模型相关的内容，实现线性模型的过程并没有使用到Pytorch。 这节课主要是利用Pytorch实现线性模型。 学习器训练： 确定模型（函数） 定义损失函数 优化器优化（SGD） 之前用过Pytorch的Tensor进行Forward、Backward计算。 现在利用Pytorch框架来实现。 准备数据集
1.1 epoch = 100时 1.2 epoch = 1000时 2.1 Adam优化器 2.2 Adamax优化器 3.1 lr = 0.05 3.2 lr = 0.1（loss函数结果发散） 1.1 问题 1.2 解决办法 代码中model.parameters()函数保存的是Weights和Bais参数的值。但是对于其他网络（非线性）来说这个函数可以用吗，里面也是保存的w和b吗？
作用j进行线性变换 Linear(1, 1) : 表示一维输入，一维输出 优化器对象 9961 tensor(4.0927e-12, grad_fn=) 9962 tensor(4.0927e-12, grad_fn=) 9963 tensor(4.0927e-12, grad_fn=) 9964 tensor(4.0927e-12, grad_fn=) 9965 tensor(4.0927e-12, grad_fn=) 9966 tensor(4.0927e-12, grad_fn=) 9967 tensor(4.0927e-12, grad_fn=) 9968 tensor(4.0927e-12, grad_fn
知识要点 pytorch 最常见的创建模型 的方式, 子类 读取数据: data = pd.read_csv (\\\'./dataset/credit-a.csv\\\', header=None) 数据转换为tensor: X = torch .from_numpy(X.values).type(torch.FloatTensor) 创建简单模型: 定义损失函数: loss_fn = nn.BCELoss () 定义优化器: opt = torch.optim.SGD (model.parameters(), lr=0.00001) 把梯度
回归算法是相对分类算法而言的，与我们想要预测的目标变量y的值类型有关。 有时分类问题也可以转化为回归问题，例如的肺癌预测，我们可以用回归模型先预测出患肺癌的概率，然后再给定一个阈值， 例如50%，概率值在50%以下的人划为没有肺癌，50%以上则认为患有肺癌。
本文介绍如何构建简单线性回归模型及计算其准确率，最后介绍如何持久化模型。 线性回归表示发现函数使用线性组合表示输入变量。简单线性回归很容易理解，使用了基本的回归技术，一旦理解了这些基本概念，可以更好地学习其他类型的回归模型。 回归用于发现输入变
前言 嗨喽~大家好呀，这里是魔王呐 ❤ ~! 在公司网站开发中，我们往往借助于Flask、Django等网站开发框架去提高网站开发效率。 那么在面试后端开发工程师的时候，面试官可能就会问到网站开发的底层原理是什么？ 我们不止仅仅会使用框架开发，还需要知其所以然 今天领大
最近注意到了NumSharp，想学习一下，最好的学习方式就是去实践，因此从github上找了一个用python实现的简单线性回归代码，然后基于NumSharp用C#进行了改写。 NumSharp（NumPy for C#）是一个在C#中实现的多维数组操作库，它的设计受到了Python中的NumPy库的启发。NumSharp提供了类似于
