线性回归理论+实战-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了线性回归理论+实战。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

线性回归

3.1. 线性回归 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai)

线性回归理论+实战,动手学深度学习,线性回归,算法,回归

模型拟合（fit）数据之前，我们需要确定一个拟合程度的度量。 损失函数（loss function）能够量化目标的实际值与预测值之间的差距。通常我们会选择非负数作为损失，且数值越小表示损失越小，完美预测时的损失为0。回归问题中最常用的损失函数是平方误差函数。

线性回归的解可以用一个公式简单地表达出来，这类解叫作解析解（analytical solution）。像线性回归这样的简单问题存在解析解，但并不是所有的问题都存在解析解。解析解可以进行很好的数学分析，但解析解对问题的限制很严格，导致它无法广泛应用在深度学习里。

即使在我们无法得到解析解的情况下，我们仍然可以有效地训练模型。在许多任务上，那些难以优化的模型效果要更好。因此，弄清楚如何训练这些难以优化的模型是非常重要的。

本书中我们用到一种名为**梯度下降（gradient descent）**的方法，这种方法几乎可以优化所有深度学习模型。 它通过不断地在损失函数递减的方向上更新参数来降低误差。

给定“已学习”的线性回归模型wx+b，现在我们可以通过房屋面积x1和房龄x2来估计一个（未包含在训练数据中的）新房屋价格。给定特征估计目标的过程通常称为预测（prediction）或。

线性回归可以看成是一个单层网络

线性回归理论+实战,动手学深度学习,线性回归,算法,回归

在了解线性回归的关键思想之后，我们可以开始通过代码来动手实现线性回归了。

流程如下

具体代码如下

3.2. 线性回归的从零开始实现 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation (d2l.ai)

hapter_linear-networks/linear-regression-scratch.html)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-797604.html

到了这里，关于线性回归理论+实战的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！