Pytorch完成基础的模型-线性回归1. Pytorch完成模型常用API在前一部分博文中，实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优化损失等。那么接下来，我们一起来了解一下其中常用的API。1.1 nn.Module
nn.Modul 是torch.nn提供的一个类，是pytorch中我们自定义网络的一个
2020年10月4号，依然在家学习。今天是我写的第一个 Pytorch程序，从今类，继承自 torch.nn.Module，torch.nn.Module是callable的类# 在整个类里面重新定义一个线性回归模型 y = wx+b# 整个子类需要重写forward函数，class L
原创
2022-12-14 16:27:05
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# 机器学习中的五种回归模型及其优缺点·监督学习## 1.线性回归(Linear Regression)参考：《机器学习实战》第八章算法链接：https://github.com/sharryling/machine-learning/blob/Machine-Learning/%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92_%E5%9B%9E%E5%BD%92.ipyn
目录nn.Module（模组）torch.optim (优化)模型的保存和加载一维线性回归代码如下：均方差损失函数nn.MSELoss()model.parameters()的理解与使用torch.autograd.Variableoptimizer.zero_grad()model.eval的作用深度学习方法——pytorch下GPU与CPU调用的切换看一下各个变量 nn.Module（模组）
文章目录任务实现任务根据给出的训练集，训练一个模型，拟合一
原创
2022-09-05 07:46:12
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今天使用pytorch 来实现一元线性回归和多元线性回归，先来学习一下pytorch 如何实现线性回归。一元线性回归代码如下：import torch
import pandas as pd
df = pd.read_csv('archive/train.csv')
x_data = torch.Tensor([df['x']])
y_data = torch.Tensor([df['y']]
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2023-07-24 17:38:31
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多元线性回归之预测房价一、多元线性回归1. 理论基础二、案例分析三、数据预处理1. 错误数据清洗2. 非数值型数据转化四、使用Excel1. 实现2. 分析五、代码方式实现多元线性回归1. 数据预处理2. 建立线性回归模型3. Sklearn库建立多元线性回归模型六、总结七、参考 一、多元线性回归在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的
线性回归基本概念线性回归是利用数理统计中的回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，表达形式为y=wx+e，其中e为误差服从均值为0的正态分布。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为回归分析。如果回归分析中包含两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。简单来说，线性回归对于输入
Pytorch 入门：线性回归实现本方法源自《动手学深度学习》（Pytorch版）github项目对于一个简单线性回归问题，使用 Pytorch 利用梯度下降法进行解决问题陈述对于公式 ，其中为公式参数的真值。现需要创建模拟数据、构建线性回归模型并对参数进行梯度求解。实验过程创建 和 的数据，随机生成 1000 个 样本，根据公式计算出 并添加随机噪声，编写 batch 的数据读取方式 构建线性回归计算过程、损失函数、SGD 梯度下降过程并对参数 和 初始化 ..
原创
2021-09-14 09:33:28
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目录1.数据准备2.设计模型3.构造损失函数和优化器4.训练周期（前馈—>反馈—>更新）5. 代码实现课程推荐：05.用PyTorch实现线性回归_哔哩哔哩_bilibili线性通常是指变量之间保持等比例的关系，从图形上来看，变量之间的形状为直线，斜率是常数。当要预测的变量 y 输出集合是无限且连续，我们称之为回归。比如，天气预报预测明天是否下雨，是一个二分类问题；预测明天的降雨量多少
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2023-10-08 11:54:59
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本文只涉及入门级的完成，所以对于数据的处理和模型较为粗略，并不涉及详细优化，所以kaggle的提交测试了一下应该是处于中间水平，后续优化请按照个人参考修改。数据集的读取与导入import numpy as np
import pandas as pd
train = pd.read_csv("路径/train.csv")
test = pd.read_csv("路径/test.csv")探索性可
概述上一篇讲述了《机器学习｜算法笔记(一)k近邻(KNN)算法以及应用实现》，本篇讲述机器学习算法线性回归，内容包括模型介绍及代码实现。线性回归线性回归是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。通过构建损失函数，来求解损失函数最小时的参数w和b。通长我们可以表达成如下公式： y^为预测值，自变量x和因变量y是已知的，而我们想实现的是预测新增一个x
1 线性回归 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。1.1 线性模型 首先
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2023-10-18 10:20:57
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# PyTorch线性回归
## 简介
线性回归是机器学习中最基础的模型之一，它用于预测一个连续变量的值。在实际应用中，线性回归模型被广泛用于预测房价、销售额、股票价格等。
PyTorch是一个用于科学计算的开源机器学习库，它提供了丰富的工具和算法来帮助我们开发和训练机器学习模型。在本文中，我们将使用P
原创
2023-08-18 15:42:02
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文章目录1. 模型训练步骤2. 实现过程2.1 准备数据集2.2 设计模型2.3 设计损失函数和优化器2.4 训练过程3. 完整代码 1. 模型训练步骤1.准备数据集 dataset和dataloader2.设计模型3.构造损失函数和优化器4.训练过程 前馈（算损失）、反馈（算梯度）、更新（用梯度下降更新）2. 实现过程2.1 准备数据集import torch
# x，y这里都是张量
x_da
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2023-06-16 19:04:43
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一、线性方程 Θ1，Θ2，。。。为参数，Θ0为偏置，x1,x2,...xn为特征 若在二维平面中，一个特征，找出一条最合适的直线去拟合我们的数据 所在三维平面中，两个特征，找出一个最合适的平面去拟合我们的数据。 二、误差 真实值和预测值之间肯定存在差异 对每个样本来说： （1） 误差ε符合：独立，同
原创
2021-07-21 14:54:56
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目录 一元线性回归模型与多元线性回归模型 训练集与测试集 哑变量 自定义哑变量 常用数学符号 网站:http://fhdq.net/sx/14.html 因变量 函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量 自变量 在数学等式中能够影响其他变量的一个变量叫做自 ...
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2021-10-21 21:47:00
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线性回归模型 重要名词解释： # 数据符号网站 fhdq.net/sx/14.html # 因变量与自变量 # 哑变量 # 如何判断两个变量之间是否存在线性关系与非线性关系 1.散点图 2.公式计算 大于等于0.8 表示高度相关 绝对值大于等于0.5小于等于0.8 表示中度相关 绝对值大于等于0.3 ...
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2021-10-21 23:31:00
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线性回归模型 什么是线性回归 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。 因变量与自变量 因变量 函数中的专业名词，也 ...
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2021-10-21 21:38:00
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目录1.线性模型2.线性回归3.损失函数(误差大小)3.1最小二乘法之梯度下降3.1.1梯度下降API4.回归性能评估4.1sklearn回归评估API5.过拟合与欠拟合5.1欠拟合原因以及解决办法5.2过拟合原因以及解决办法6.带有正则化的线性回归-Ridge 1.线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：2.线性回归定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的
