线性回归的优点： 速度快：一旦训练完毕，就不再需要数据集线性回归时多有机器学习的基础，概念非长重要 线性回归的缺点 不是特别容易理解，要多敲代码，多思考 1.为什么需要线性回归试图找到自变量与因变量之间的关系线性回归就是求解m和b的过程 注意：自变量可以有多个 2.初步理解梯度下降梯度下降基本上是所有复杂极其学习框架的基石 初始数据集 面积房价8020095230104245112247125259135262 Excel显示散点图python拟合过程 ...
pytorch写神经网络 （1）准备数据集 （2）涉及模型（yheight） （3）构造损失函数和优化器 （4）训练周期（前馈、反馈、更新） 1 import torch2 3 #1.准备数据4 x_data=torch.tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])5 y_data=torch.tensor([[2.0],[4.0],[6.0]])6 #2.构造模型7 class LinearModel(torch.nn.Module):8 def __init__(self):#构造函数9 super(LinearModel,self).__init__() 10 self.linear=torch.nn.Linear(...
上一讲中我们介绍了梯度下降，下面我们用PyTorch中的Autograd自动求导实现线性回归。 归纳而言,这篇会相对简单,主要包含以下几点: PyTorch Autograd 概念介绍利用 Autograd 替代手动求解导数实现 Autograd 方式的线性回归模型 一、PyTorch Autograd 概念介绍 具体查看官网：https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/autograd_tutorial.html 原理虽然简单,但其中有不少细节需要注意: 首先需要这个函数链是可导的 1.一个 back...
b站视频链接https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=5利用pytorch进行深度学习分为以下4个步骤 准备数据集（用dataloader和dataset）设计模型（设计 计算图）构建损失函数和优化器（也就是loss函数和optimizer）开始循环训练（前馈算损失，反馈算梯度，更新权重） 广播机制 关于Linear类的介绍 非常好理解 有关python魔法函数的介绍https://blog.csdn.net/u012609509/article/details/78557650 https://blog.csdn.net/qq...