# PyTorch回归预测模型入门指南
在机器学习领域，回归预测是一项重要的任务。PyTorch作为一个强大的深度学习框架，非常适合构建回归模型。对于初学者而言，理解整个流程非常重要。下面，我将通过一个完整的流程来引导您构建一个简单的回归预测模型。
## 流程概述
首先，我们将整个过程分为几个步骤，便于理解和实现。以下是我们要进行的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
回归问题是连续值问题，即线性回归输出的是连续值。 分类问题输出是离散值。 1.线性回归基本要素模型：构建一个通过输入计算输出的线性关系表达式，y^=x1w1+x2w2+b, 其中 w1 和 w2 是权重（weight）， b 是偏差（bias），且均为标量。它们是线性回归模型的参数（parameter）。模型输出 y^ 是线性回归对真实值 y 的预测或估计。我们通常允许它们之间有一定误差。模型训练
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2023-10-19 09:34:36
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时间序列预测（四）—— LSTM模型模型原理 LSTM（Long-short time memory，LSTM）模型，亦即是长段时间模型。LSTM的原理这篇博客讲的十分的清楚，建议英语好的小伙伴直接去看原文，我这里就大致的翻译精简一下。 人类天生具备的一个能力就是记忆的持久性，可以根据过往经验，从而推断出当前看到的内容的实际含义。如看电影的时候可以通过先前时间去推断后续事件；看一篇文章的时候
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2023-10-27 15:04:14
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思路：1.数据集准备及预处理数据集的准备# 导入所需库
import hashlib
import os
import tarfile
import zipfile
import requests
# 设置下载路径
DATA_HUB = dict()
DATA_URL = 'http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/'# 下载函数
def downlo
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2023-12-26 16:58:02
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import torch
# 导入库
torch.cuda.is_available()为了解释线性回归，我们举一个实际的例子： 我们希望根据房屋的面积（平方英尺）和房龄（年）来估算房屋价格（美元）目标（房屋价格）可以表示为特征（面积和房龄）的加权和，如下式子：和 称为权重（weight），权重决定了每个特征对我们预测值的影响。b 称为偏置（bias）、偏移量（offset）或截距（interce
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2024-04-09 13:31:06
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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
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2023-12-06 14:29:57
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文章目录@[toc] 用神经网络解决回归问题代码分析构造伪数据定义一个神经网络类优化算法与目标函数反向传播，调整参数 用神经网络解决回归问题机器学习的问题分为两大类:回归问题分类问题对于输出值是连续型的，称为回归问题。 对于输出只是有限个离散值的，称为分类问题。今天看的视频教程中，是用神经网络来解决一个简单的回归问题。 直接上代码import torch
from torch.autograd i
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2024-04-09 08:16:26
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文章目录LSTM 时间序列预测股票预测案例数据特征对收盘价(Close)单特征进行预测1. 导入数据2. 将股票数据收盘价(Close)进行可视化展示3. 特征工程4. 数据集制作5. 模型构建6. 模型训练7. 模型结果可视化8. 模型验证完整代码 LSTM 时间序列预测股票预测案例数据特征Date：日期Open：开盘价High：最高价Low：最低价Close：收盘价Adj Close：调整后
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2023-09-15 23:09:15
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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
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2023-11-30 09:22:59
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回归预测其实就是根据数据找出对应的拟合函数，假设我们需要拟合的函数为，也就是给一个x，可以输出一个x^2。第一步产生训练数据与对应标签：生成的训练数据只有一个特征值，每一个数据代表一个样本，因此要扩充一下维度。另外本来标签应该是直接对应label=x.pow(2)，但是考虑到真实数据可能没法一一对应，因此加入一定噪声干扰，当然不加噪声干扰也是可以的。# 样本
x = torch.linspace(
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2023-06-23 00:06:14
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# PyTorch 贝叶斯模型回归预测
贝叶斯模型是机器学习中一种非常重要的方法论，其核心思想是利用贝叶斯定理来做推断。在回归分析中，贝叶斯模型能够提供更加稳健和可靠的预测。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现贝叶斯模型进行回归预测，并配有代码示例，以及使用 mermaid 绘制的序列图和甘特图。
## 贝叶斯回归的基本概念
在贝叶斯回归中，我们把未知的模型参数视为随机变量，通过观察数据
原创
2024-10-10 03:39:47
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首先说明作者是神经网络纯新手，虽然之前用过神经网络的代码，但基本上都是各种copy，只搞清楚了input_size和output_size，这两天因为工作需要要跑一个lstm的回归预测，在网上找的教程都不太清楚，对新手不是很友好，对新手友好的好像好多都是错的，自己也想了很久才想明白lstm回归预测到低是什么情况，跟大家分享一下，如果有错误也希望大家能指正。首先是lstm的一张图，引自LSTM神经网
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2023-06-14 18:49:20
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逻辑回归pytorch实现逻辑回归pytorch实现多特征回归 pytorch实现逻辑回归逻辑回归是什么从的分变成是否通过的二分类问题：在线性数据上加上了非线性的数据处理sigmoid除了sigmoid还有很多激活函数像：在神经网络层到变化：单个样本点的loss损失变化情况：样本总体loss的变化情况import torch
class LogisticRegressionModel(torch
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2024-06-03 12:42:32
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线性回归预测模型的实现（linear model）y=x*w+b通过 numpy包穷举找到线性模型的预测的w和b值，并用matplotlib和mpl_toolkits包画出在训练过程中w、b、loss的三维变化。 1、实现y=x*w + b线性回归预测。关键是求解出w和b的值，w和b的值知道了其线性模型就确定了。 如下图所示：xy15283112、训练模型需要调用的包和原始数据（存于列表中，为浮点
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2023-12-12 15:19:44
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一、线性回归首先，在介绍线性回归之前，先用一个简化的模型作为引入。假设某地的房价影响因素有地理位置、人流量以及面积大小，分别记为x1、x2、x3。而房屋的最终成交价 y = w1x1 + w2x2 + w3x3 + b。此即为线性模型，给定了n维输入 X = [x1, x2, ... , xn]T，以及模型的n维权重 w = [w1, w2, ..., wn]T和标量偏差b，模型的输出
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2023-10-08 08:08:41
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线性回归用一个线性回归来预测房价 首先明确问题 我们以一个简单的房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素。这个应用的目标是预测一栋 房子的售出价格（元）。我们知道这个价格取决于很多因素，如房屋状况、地段、市场行情等。为了简 单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我 们希望探索价格与这两个因素的具体关系。 设房屋的面积为 ，房龄为 ，售出价格为
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2023-08-11 11:50:58
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Kaggle实战：Pytorch实现房价预测近来，我一直在学习pytorch与深度学习的理论知识，但一直苦于无法深入地理解某些理论及其背后的意义，并且很难从0开始用pytorch搭建一深度学习网络来解决一个实际问题。直到偶然接触了《动手学深度学习》这本书，我感觉收获颇丰。 这本书其中一章节是讲实战Kaggle比赛：预测房价，其中涵盖非常丰富的知识，为此我将整个实现过程记录如下，不足之处还请大家批评
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2023-10-17 20:01:21
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任务通过输入的sin曲线与预测出对应的cos曲线#初始加载包 和定义参数
import torch
from torch import nn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
torch.manual_seed(1) #为了可复现
#超参数设定
TIME_SETP=10
INPUT_SIZE=1
LR=0.02
DOWNLo
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2023-08-12 12:40:47
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目录一、案例描述二、代码详解2.1 根据直线方程构造数据集2.2 构建数据迭代器2.3 构建神经网络层并进行初始化2.4 开始训练2.5 输出结果验证2.6 输出结果可视化三、完整代码 一、案例描述学习一门编程语言最快速的途径便是学习案例，然后自己再独立去实现案例，本文将介绍PyTorch的第一个实战案例——线性回归算法。 案例为：利用PyTorch设计神经网络拟合直线y=Wx+b，其中W=[2
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2023-08-14 10:30:34
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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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