深度学习是机器学习的一个分支，在许多研究领域和实际中都得到了广泛应用。这种持续的发展主要可以追溯到潜在处理设施的可用性和可负担性，例如，仅在十年前，这些设施还没有普及。尽管它在计算机视觉领域，特别是在目标识别和检测领域显示出了广泛的前沿性能，但是深度学习还没有进入其他研究领域。此外，深度学习模型的性能强烈依赖于如何根据当前问题设计/定制这些模型。因此，这不仅引起了对精度的关注，而且还增加了处理开销
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(
转载
2023-06-23 00:06:14
636阅读
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
转载
2023-06-14 18:49:20
249阅读
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
转载
2023-10-08 08:08:41
267阅读
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
转载
2023-08-11 11:50:58
232阅读
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
转载
2023-10-17 20:01:21
328阅读
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
转载
2023-08-12 12:40:47
70阅读
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']]
转载
2023-07-24 17:38:31
104阅读
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
转载
2023-08-14 10:30:34
172阅读
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
转载
2023-11-02 13:53:52
94阅读
Demo 5：Pytorch实现线性回归 （开始用框架啦） 刘二大人 PyTorch 基本流程Fashion(风格)数据集准备（包括预处理）：prepare dataset模型设计：design model using Class # 目的是为了前向传播forward，即计算y hat(预测值)构造损失函数和优化器：Construct loss and optimizer (using PyTo
转载
2023-09-17 12:08:02
254阅读
实现一个算法主要从以下三步入手:1. 找到这个算法的预测函数, 比如线性回归的预测函数形式为:y = wx + b, 2. 找到这个算法的损失函数 , 比如线性回归算法的损失函数为最小二乘法 3. 找到让损失函数求得最小值的时候的系数, 这时一般使用梯度下降法.机器学习中的监督学习本质上是给定一系列训练样本(xi,yi) ，尝试学习x→y 的映射关系，使得给定一个
转载
2024-04-29 09:49:16
24阅读
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
转载
2023-10-19 09:34:36
159阅读
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
转载
2023-10-27 15:04:14
197阅读
# PyTorch CNN回归预测实现指南
## 1. 简介
在本指南中，我将向你介绍如何使用PyTorch库实现卷积神经网络（CNN）进行回归预测。CNN是一种强大的深度学习模型，可以用于图像处理、语音识别等任务。回归预测是指根据输入数据预测连续数值输出。本文将按照以下步骤进行教学，让你能够轻松上手：
1. 数据准备
2. 构建CNN模型
3. 定义损失函数
4. 定义优化器
5. 训练模型
原创
2024-01-20 09:53:15
942阅读
3.2 线性回归的从零开始实现在了解了线性回归的背景知识之后，现在我们可以动手实现它了。尽管强大的深度学习框架可以减少大量重复性工作，但若过于依赖它提供的便利，会导致我们很难深入理解深度学习是如何工作的。因此，本节将介绍如何只利用Tensor和autograd来实现一个线性回归的训练。首先，导入本节中实验所需的包或模块，其中的matplotlib包可用于作图，且设置成嵌入显示。%matplotli
目录I. 前言II. 原理InputsOutputsbatch_first输出提取III. 训练和预测IV. 源码及数据 I. 前言前面几篇文章中介绍的都是单向LSTM，这篇文章讲一下双向LSTM。II. 原理关于LSTM的输入输出在深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）中已经有过详细叙述。关于nn.LSTM的参数，官方文档给出的解释为： 总共有七个参
转载
2023-08-01 20:24:33
612阅读
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
转载
2023-12-26 16:58:02
177阅读
序言上一节学习了使用多层神经网络进行多分类问题的研究，这次我们使用多层神经网络进行回归问题的探索。同时学会如何在pytorch上使用GPU进行计算。本次的数据集不像上一节直接从网上下载就可以使用的标准数据集，模拟“自己采集的数据集”进行预处理，再进行训练。基础理论本节没有过多理论，只提一点，想使用GPU进行计算，只需要再输入的tensor与模型上加上‘.cuda()’就行，但想把计算结果转nump
转载
2023-11-01 18:40:19
95阅读
# PyTorch MLP回归预测
在机器学习中，回归是用于预测连续数值的任务之一。多层感知器（MLP）是一种前馈神经网络，可以成功用于回归问题。本文将简要介绍如何使用PyTorch构建一个简单的MLP回归模型，并提供代码示例。
## 一、环境准备
首先，你需要确保安装了PyTorch。可以通过以下命令安装：
```bash
pip install torch torchvision
``
原创
2024-10-10 03:40:47
166阅读
