# 使用 PyTorch 实现回归问题的精度
在机器学习中，回归问题是一个常见的任务，旨在预测连续的数值。PyTorch 是一个强大的深度学习框架，非常适合处理这类问题。本文将引导你一步一步地实现一个简单的回归模型，并讨论如何评估模型的精度。以下是实现的整体流程。
## 实现流程
我们可以将实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据
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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线性回归问题可以利用最小二乘法来确定误差，通过使误差最小化来确定线性方程的系数，而最小化可以通过求导来确定。非线性方程可以通过变量替换等方式转化为线性方程广义线性模型可以用于对离散取值变量进行回归建模，在广义线性模型中，因变量Y的变化速率是Y均值的一个函数，常见的广义线性模型有：对数回归：利用一些实际发生的概率作为自变量所建立的线性回归模型泊松回归模型：主要是描述数据出现次数的模型，因为它们常常表
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2024-03-18 14:39:22
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线性回归线性回归案例提出问题模型定义模型训练(1) 训练数据(2) 损失函数(3) 优化算法模型预测线性回归的表示方法神经网络图矢量计算小结 线性回归案例线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。提出问题目标是预测一栋房子的售出价格，假设价格只取决于面积和房龄这两个因素。模型定义设房屋的面积为 ，房龄为 ，售出价格为 。我们
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2024-08-07 11:06:03
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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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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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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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线性回归回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测（prediction）有关。 当我们想预测一个数值时，就会涉及到回归问题。 常见的例子包括：预测价格（房屋、股票等）、预测住院时间（针对住院病人等）、 预测需求（零售销量等）。 但不是所有的预测都是回归
文章目录基本知识二分类算法——Logistic回归起源Logistic分布二分类的Logistic回归logistic模型的特点似然函数最大似然估计法代码实现 基本知识1.监督学习分为回归问题与分类问题； 2.回归问题输出连续的变量，而分类问题输出离散的变量； 3.回归，指研究一组随机变量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法二分类算法——Logi
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2024-02-22 11:32:07
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1 数据预处理1.1 读取数据读取数据后，将数据划分为标签(y)与特征(x)两类。这里假设数据存储在excel表格中（为了尽可能与实际情况相符，不直接使用sklearn或者pytorch自带的数据集）。数据来源是sklearn中的波士顿房价，不过作者先将数据转存到了excel中，这与实际工作中的应用场景比较相符。所用数据可在下载。使用pandas读取数据：import pandas as pd
'
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2023-08-06 10:03:57
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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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其中，i是第几个样本，j是第几个特征 其中，alpha是步长（学习率），后边是方向The Data 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，
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2024-07-25 19:19:55
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# 使用 PyTorch 实现分类与回归问题
在机器学习的领域中，分类与回归是两种基本的监督学习任务。在这篇文章中，我们将结合 PyTorch 来实现这两种任务，为刚入行的小白指明方向。首先，我们将概述整个流程，然后依照每一步进行详细讲解，并附上相应的代码示例。
## 整体流程
以下是实现分类和回归问题的整体步骤：
| 步骤 | 描述
softmax回归主要用于分类问题，通过将前几层网络的输出得分转为相应分类的概率，然后选取概率最高的类别作为此次分类的的结果。比如经过四分类问题经过softmax处理后的结果为[0.1，0.3，0.1，0.5]，则最后属于第四类，因为0.5最大了。其实softmax处理分类问题和用线性回归处理回归问题大致相同只不过线性回归在全连接层后用的恒等函数Relu函数输出，然后利用均方误差计算loss，然后
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2024-02-23 10:22:58
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文章目录概述直接上pytorch网络搭建设置优化器选择损失函数开始训练（炼丹）测试模式（nograd）进阶指南 老规矩，先送上官网，建议不知道优化器，损失函数，网络模型的朋友们看看官网 https://pytorch.org/
https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 基本都在torch.nn下 鸣谢： https://zhuanlan.zhi
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2024-04-22 16:36:47
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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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线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。一、基本要素摘自原书模型定义设房屋的面积为 x1，房龄为 x2，售出价格为 y。我们需要建立基于输入 x1 和 x2 来计算输出 y 的表达式，也就是 模型（model） 。顾名思义，线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系： 其中 w1 和 w2 是 权重（weight），b 是 偏
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2023-10-24 05:38:57
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通过前面几篇文章的铺垫，接下来我们正式进入模型算法的学习中。线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归则适用于分类问题。由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它
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2024-08-20 17:26:06
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刚刚，Facebook 通过 PyTorch 官方博客宣布：PyTorch 1.6 正式发布！新版本增加了一个 amp 子模块，支持本地自动混合精度训练。Facebook 还表示，微软已扩大了对 PyTorch 社区的参与，现在拥有 PyTorch 在 Windows 上的开发和维护所有权。
机器之心报道，机器之心编辑部。 相比于以往的 PyTorch 版本，
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2024-04-23 10:39:31
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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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