【导读】本文通过详实的代码，从如何安装PyTorch开始，一步一步带领读者熟悉PyTorch和Jupyter Notebook，最终使用PyTorch实现线性回归、逻辑回归以及图像分类，非常适合0基础初学者。今天为大家带来一份非常详尽的PyTorch教程。本文共分3大部分：安装PyTorch和Jupyter Notebook用PyTorch实现线性回归使用逻辑回归实现图像分类文章超长，秉承用代码搞
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2024-08-16 22:35:17
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本文介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例，分享给大家，具体如下：一、PyTorch入门1. 安装方法登录PyTorch官网，http://pytorch.org，可以看到以下界面：按上图的选项选择后即可得到Linux下conda指令：conda install pytorch torchvision -c soumith目前PyTorch仅支持MacOS和Linux，暂不支持
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2023-08-11 13:20:49
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每天给小编五分钟，小编用自己的代码，带你轻松学习人工智能！本文将会带你做完一个深度学习进阶项目，让你熟练掌握线性回归这一深度学习经典模型，然后在此基础上，小编将在下篇文章带你通过此模型实现对股票涨幅的预测。野蛮智能，小白也能看懂的人工智能。 线性回归干货快递点：线性回归是什么？假如给定数据集{[x1,y1],[x2,y2][x3,y3]……}，线性回归希望用一个近似函数来描述这组数据，
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2024-08-21 12:00:25
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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
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2023-11-15 13:49:37
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文章目录数据首先导入需要用的一些包随机生成一组数据开始搭建神经网络构建优化目标及损失函数动态显示学习过程 Pytorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch。神经网络主要分为两种类型，分类和回归，下面就自己学习用Pytorch搭建简易回归网络进行分享。数据首先导入需要用的一些包import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.fu
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2023-09-21 10:56:56
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相关知识1、分类问题不同于线性回归，是输出属于每一个类别的概率。概率最大的就是最后的类别。 2、sigmoid函数 使用sigmoid函数将线性回归里的输出值[-无穷，+无穷]映射到[0,1]。 其他的sigmoid函数：这些函数满足的条件： 函数值有极限、都是单调的增函数、都是饱和函数。 逻辑回归模型： 损失函数的变化： 这里使用的是交叉熵损失，交叉熵损失描述的的是两个分布之间的差异，越大越好，
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2023-09-29 22:26:49
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## PyTorch LSTM回归模型
在深度学习中，循环神经网络（RNN）是一种非常常见的神经网络结构，它适用于需要考虑时间序列信息的任务。其中，长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的RNN，能够更好地处理长序列信息和避免梯度消失问题。在PyTorch中，我们可以使用LSTM模型进行回归任务，例如根据历史数据预测未来趋势。
### LSTM模型代码示例
```python
import t
原创
2024-04-08 04:17:00
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文章目录线性回归代码过程准备数据设计模型设计构造函数与优化器训练过程训练代码和结果pytorch中的Linear层的底层原理（个人喜欢，不用看）普通矩阵乘法实现Linear层实现回调机制逻辑斯蒂回归模型损失函数代码和结果在这里插入图片描述多分类问题mnist数据集训练 线性回归代码过程训练过程：准备数据集设计模型（用来计算 ）构造损失函数和优化器（API）训练周期（前馈、反馈、更新）准备数据这里
前言深度学习并没有想象的那么难，甚至比有些传统的机器学习更简单。所用到的数学知识也不需要特别的高深。这篇文章将利用PyTorch来实现线性回归这个经典的模型。一、线性回归理论线性回归时利用数理统计中的回归分析来确定两种或者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。如
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2023-09-22 10:53:19
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0 前言上篇：从零实现线性回归 此内容主要依据李沐老师的《动手学深度学习》课程，同时结合了网络上其它资料和自己的理解。1 创建与读取数据集导入模块：import torch
import numpy as np
from torch.utils import data
from d2l import torch as d2l超参数的设置与上节一样，我们把上节的synthetic_data方法放入了
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2024-04-20 20:35:02
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1、线性模型线性假设是指⽬标（房屋价格）可以表⽰为特征（⾯积和房龄）的加权和，如下⾯的式⼦：price = warea · area + wage · age + b. 其中: warea和wage 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（intercept）。偏置是指当所有特征都取值为0时，预测值应该为多少。1、线性模
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2024-02-23 07:44:03
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# RNN代码pytorch实战回归
## 1. 介绍
在这篇文章中，我将教会你如何使用PyTorch来实现一个简单的回归问题。我们将使用循环神经网络（RNN）来预测一个连续值。在这个任务中，我们将使用一个简单的示例数据集，并给出详细的步骤和代码示例。
## 2. 数据集
我们使用一个简单的数据集来演示回归问题。该数据集包含一个时间序列，每个时间步骤都有一个连续的目标值。我们的目标是根据先
原创
2023-08-23 09:59:28
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# 使用PyTorch实现RNN回归
在深度学习中，递归神经网络（RNN）是一种用于处理时序数据的强大模型。在本文中，我们将学习如何在PyTorch中实现基本的RNN回归模型。以下是实现此任务的完整流程。
## 实现流程
为了方便理解，我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------
回归模型：**import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as pltx = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)
y = x.pow(2) + 0.2*torc
### 使用PyTorch实现LSTM回归的步骤指南
在本文中，我们将一步一步地学习如何使用PyTorch来实现LSTM模型进行回归任务。LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的RNN（递归神经网络），对于处理序列数据具有良好的表现。我们将先展示整个流程，再逐步讲解每个步骤。
#### 整体流程
下面的表格清晰地展示了实现LSTM回归的主要步骤：
| 步骤 | 任务描述
## CNN 回归网络 pytorch代码解析
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种特殊的神经网络结构，广泛应用于图像识别、计算机视觉等领域。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch构建一个简单的CNN回归网络，并训练数据集。
### CNN回归网络结构
CNN回归网络通常由卷积层、池化层、全连接层等组成。在本例中，我们使用一个简单的CN
原创
2024-02-25 07:10:25
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文章目录一、具体实现步骤 1. 导入Iris鸢尾花数据集2. 提取花瓣数据3. 拆分数据4. 训练模型二、可视化结果展示 1. 训练集2. 测试集三、相关知识点讲解 1. train_test_split()函数2. LinearRegression()函数3. 散点图与折线统计图的绘制这篇文章中，我们要通过鸢尾花的花瓣长度预测花瓣宽度环境：Python3.6.5编译
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2023-12-25 13:12:16
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Pytorch实现逻辑回归 我们还是先回顾一下线性回归。之前学习的线性回归，我们使用了下图所示的模型。 在线性回归中，我们要估计的 是属于连续的空间，像这种任务我们就称做是回归任务。但是在很多机器学习任务里面，我们要做的是分类，比如 MNIST 数据集（手写数字），那么它一共有 10 类分别是数字 0-9，那么最后我们要估计的 是属于一个集合，就是拥有 10 个离散值的集合。那么预
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2023-08-16 13:06:35
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思路： 1、计算y_hat 2、计算损失loss 3、梯度清零，反向传播backward 4、更新Update简化：前馈、反馈、更新课上示例示例程序源代码+注释（根据个人理解）import torch
# 一、准备数据集
x_data = torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0]]) # 使用PyTorch中的Tensor类型构造数据集
y_data =
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2024-05-02 23:32:25
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根据模型的数学原理进行简单的代码自我复现以及使用测试，仅作自我学习用。模型原理此处不作过多赘述，仅罗列自己将要使用到的部分公式。代码框架部分参照了以下视频中的内容。清华博士爆肝300小时录制！！机器学习入门必备的10个经典算法（原理+复现+实验）被他讲得如此清晰！_哔哩哔哩_bilibili如文中或代码有错误或是不足之处，还望能不吝指正。线性回归，主要任务是寻找一个或多个因变量与自变量之间的关系，
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2023-12-26 17:12:41
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