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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用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？逻辑回归是预测结果是界于0和1之间的概率，可以适用于连续性和类别性自变量，容易使用和解释。逻辑回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两
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2023-08-09 15:32:04
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# PyTorch逻辑回归入门指南
逻辑回归是一种常用的统计模型，广泛应用于二分类问题。在机器学习领域，逻辑回归虽然简单，但依然是一种强大的工具。本文将通过PyTorch实现逻辑回归，为大家提供一个易于理解的例子，并讨论如何应用逻辑回归进行分类任务。
## 1. 什么是逻辑回归？
逻辑回归的主要目标是利用输入特征（自变量）预测二分类结果（因变量）。其公式为：
\[ P(Y=1|X) = \
逻辑回归模型是用来描述数据和解释一个因变量和一个或多个名义、序号、间隔或比例等自变量之间的关系。下面的图表显示了逻辑和线性回归之间的区别：在这篇文章中，我将展示如何在 PyTorch 中编写 Logistic 模型。我们将尝试解决 MNIST 数据集的分类问题。首先，让我们导入所有我们需要的库。import torch
from torch.autograd import Variable
imp
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2023-11-26 12:38:12
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点击打开链接上一节介绍了简单的线性回归，如何在pytorch里面用最小二乘来拟合一些离散的点，这一节我们将开始简单的logistic回归，介绍图像分类问题，使用的数据是手写字体数据集MNIST。logistic回归 logistic回归简单来说和线性回归是一样的，要做的运算同样是 y = w * x + b，logistic回归简单的是做二分类问题，使用sigmoid函数将所有的正数和负数都变成
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2023-11-19 17:07:44
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逻辑回归（Logistic Regression）1 概念逻辑回归虽然名字叫做回归，但实际上却是一种分类学习方法。 线性回归完成的是回归拟合任务，而对于分类任务，我们同样需要一条线，但不是去拟合每个数据点，而是把不同类别的样本区分开来。2 Classification(分类)分类是监督学习的一个核心问题，在监督学习中，当输出变量Y取有限个离散值时，预测问题便成为分类问题。这时，输入变量X可以是离散
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2024-06-03 09:14:59
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1 导入实验需要的包 import numpy as np import pandas as pd import torch from torch import nn import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variabl ...
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2021-10-21 13:01:00
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2评论
2020年10月4号，依然在家学习。今天是我写的第二个 Pytorch程序，从今天起也算是入门了。这面有介绍，这里就不多赘述了。话不多说，
原创
2022-12-14 16:27:16
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构建逻辑回归参数w = torch.tensor([1.,],requires_grad=True) # 随机初始化wb = torch.zeros((1),requires_grad=True) # 使用0初始化b这里使用了平方损失函数来估算模型准确度。
原创
2023-12-21 14:18:59
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用pytorch 实现逻辑回归构造数据集：n_data = torch.ones(100, 2)
x0 = torch.normal(2 * n_data, 1) # 生成均值为2.标准差为1的随机数组成的矩阵 shape=(100, 2)
y0 = torch.zeros(100)
x1 = torch.normal(-2 * n_data, 1) # 生成均值为-2.标准差为1的随机数组成
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2023-10-09 21:10:48
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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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pytorch实现逻辑回归一 、逻辑回归简单介绍1.1 逻辑回归原理1.2 损失函数二、代码实现2.1 导入相关库2.2 导入数据三 方法1：直接使用logistic regression（逻辑回归)定义+pytorch梯度计算3.1 初始化3.2 训练4 方法2：使用神经网络方法4.1 导入相关库4.2 定义模型4.3 训练 一 、逻辑回归简单介绍逻辑回归虽然叫做回归，但是其主要解决分类问题。
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2024-06-03 12:25:13
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线性回归实战使用PyTorch定义线性回归模型一般分以下几步： 1.设计网络架构 2.构建损失函数(loss)和优化器(optimizer) 3.训练(包括前馈(forward)、反向传播(backward)、更新模型参数(update))#author:yuquanle
#data:2018.2.5
#Study of LinearRegression use PyTorch
import t
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2023-12-17 15:31:32
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开篇这次我们介绍用pytorch实现逻辑回归，用到的数据集是MNIST数据。Logistic Regression是一种广义的线性回归模型，既可以做回归也可以做分类。 这个线性回归的因变量不是x，而是x的线性函数，即wx+b，所以这个回归可以表示为y = S(wx+b)。这个S就是我们熟知的sigmod函数，它可以将数据的范围归到0-1之间，所以这个值也可以当成概率用作分类，以0.5作为分类阈值。
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2023-11-20 05:14:35
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通过前面两篇笔记的学习已经基本了解了PyTorch里面的基本处理对象、运算操作、自动求导、以及数据处理方法、模型的保存和加载等基础知识。下来就是实战部分了。一. 线性回归1. 一维线性回归给定数据集 ，线性回归希望能够优化出一个好的函数 f(x)，使得能够与尽可能接近。# 一维线性回归
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
impo
1.写在前面疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实， 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊， 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而
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2023-09-14 23:51:03
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前言线性回归解决的是回归问题，而逻辑回归解决的是分类问题，这两种问题的区别是前者的目标属性是连续的数值类型，而后者的目标属性是离散的标称类型。可以将逻辑回归视为神经网络的一个神经元，因此学习逻辑回归能帮助理解神经网络的工作原理。什么是逻辑回归？逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，是监督学习的一种重要方法，主要用于二分类问题，但也可以用于多分类问题。逻辑回归的主要思想是，对于一个二分类问题，先根据
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2024-05-15 06:05:43
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Autograd—自动求导系统
原创
2021-08-02 15:35:26
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文章和代码已经归档至【Github仓库：<https://github.com/timerring/dive-into-AI> 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。autograd 自动求导系统torch.autogradautogradtorch.autograd.backwardtorch.autograd.backward ( tensors,
原创
精选
2023-07-06 14:52:03
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线性回归线性模型：
一般用向量形式改成：
，
给定数据集
，其中
。数据集中的属性，分为有序属性和无序属性，有序的属性可以用连续值来代替，而无序的属性值如“黄瓜”,“西瓜”和“冬瓜”等可以用k维向量(1,0,0)，(0,1,0),(0,0,1)来代替。
若将无序属性连续化，则会不恰当引入序的关系，对后续处理如
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2024-03-15 05:58:06
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