回归VS分类对连续型变量做预测叫回归，对离散型变量做预测叫分类线性回归的主要任务是什么？线性回归的任务是找到一个从特征空间X到输出空间Y的最优的线性映射函数。损失：我们要做的是依据我们的训练集，选取最优的θ，在我们的训练集中让h(x)尽可能接近真实的值。h(x)和真实的值之间的差距，我们定义了一个函数来描述这个差距，这个函数称为损失函数，表达式如下： 这里的这个损失函数就是著名的最小二乘损失函数，
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2024-04-02 09:29:15
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这一部分主要讲解关于什么是K-foldCV（K折交叉验证），简单的使用一些案例进行分析，然后使用sklearn库函数中一些简单的案例进行分析。在机器学习中，多数最主要的功能函数被封装到sklearn的库函数中，model_selection类中包含了K-foldCV的简单使用，可以直接使用这个进行调用。一.关于K-Fold的简单介绍 交叉验证就是将得到的数据集样本进行不同程度的切分，从而组合得到
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2024-04-19 20:35:10
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目录1、首先先介绍什么是线性回归与非线性回归？2、线性回归的目的是什么？3、用CPU实现线性回归模型1）初始化x 2）初始化y3）定义一个模型 4）引用模型5）指定好参数和损失函数6）、开始训练7）、输出训练的结果4、用GPU实现回归模型计录自己的学习过程，不喜请勿不要喷，我也有好多不会，不理解。1、首先先介绍什么是线性回归与非线性回归？在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方
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2023-10-24 06:53:19
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from sklearn.model_selection import KFoldimport numpy as npX = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10],[11
原创
2022-04-19 18:05:22
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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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线性回归其实就是y=kx+b但是需要注意的是，这里所有的未知量都是一个矩阵而不是一个数，k是权重，b是偏差要求：数据都是tensor类型 如果有batch_size需要用dataloader去装这个数据建立 model完成训练过程 ->进行前向传播 ->利用loss反向传播 ->优化器进行优化用matlplotlib进行数据可视化程序示例导入库import torch
impor
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2023-10-27 14:25:32
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1. 回归与分类回归任务是连续数值预测，分类任务是离散数值。例如，对于一个人一年的消费记录来说，回归任务可以预测下一个月的支出金额，分类问题可以对消费类型进行划分。 回归问题常输出一个数值之后与真实值比较计算损失，分类问题输出多个值主要与概率分布有关。 Softmax虽然名字里有回归但常是是用于解决分类问题。2. Softmax分类问题分类问题中常使用one-hot向量的形式表示数据的标签，将向量
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2023-09-27 09:38:21
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本篇文章主要介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧本文介绍了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 instal
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2023-08-24 01:20:41
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【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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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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softmax回归初探最开始看见softmax回归这个名词，我的意识里想当然的把它当做是回归问题中的概念。其实不然，softmax回归是处理多分类任务时较为常用的方式。1.回归与分类首先是对于回归的理解：回归问题的输出多为自然区间R上的单连续数值的输出，并且是将其与真实值之间的区别作为误差。而对于分类的理解：分类问题的输出通常是多个，每一个输出代表着预测为第 i 类的置信度。2.softmax使用
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2023-09-15 15:11:47
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理论推导简介softmax回归模型，实际是一个分类模型，与线性回归模型有很多不同的地方(与线性回归一样都是一个单层的神经网络）分类问题介绍输入图片的每一个像素值都可以用一个标量表示，我们将图片中的4个像素用 x1,x2,x3,x4表示假设训练数据集中图像的真实标签为狗、猫或鸡（假设可以用4像素表示出这3种动物），这些标签分别对应离散值y 1 , y 2 , y 3softmax回归模型softma
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2023-09-22 15:50:52
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import torchfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn.functional as
原创
2022-08-01 20:38:23
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一、线性回归概述什么是回归问题？有监督学习分为两类，即分类和回归问题，预测某一事物属于哪一类别，属于分类问题，如：猫狗分类；而当需要预测的内容是一个连续的值，属于回归问题，如：预测房价什么是线性回归？线性回归是回归问题的一种，当输出值与输入值之间满足线性关系时，即满足方程：，称为线性回归在二维平面中，它表现为一条直线，在多维空间中，它表现为一个超平面在构建这个超平面时，我们需要使预测值与真实值之
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2024-08-06 14:37:14
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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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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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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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# Python中的KFold函数
KFold函数是Python中用于交叉验证的一个函数，它可以将数据集分成K个不重叠的子集，并进行K次模型训练和测试。在机器学习中，交叉验证是一种常用的评估模型性能的方法，可以有效地减少模型的过拟合问题。本文将详细介绍KFold函数的使用方法，并附上代码示例。
## 什么是交叉验证
交叉验证是一种用于评估模型性能的方法。在传统的机器学习方法中，通常将数据集划
原创
2023-09-08 04:23:37
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本章内容较多，但是作为pytorch的基础却又是重中之重，需要巩固学习2.1 线性回归线性回归输出主要可以用于解决回归问题，比如预测房屋价格、气温、销售额等连续值问题；与回归问题不同的分类问题，分类问题的模型最终输出是一个离散值，比如图像分类，垃圾分类、疾病监测，softmax回归用于解决分类问题线性回归和softmax回归都是单层神经网络，我们首先学习线性回归2.1.1线性回归基本要素我们以一个
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2023-11-02 13:53:52
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