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思路：在数据上选择一条直线y=Wx+b，在这条直线上附件随机生成一些数据点如下图，让TensorFlow建立回归模型，去学习什么样的W和b能更好去拟合这些数据点。1）随机生成1000个数据点，围绕在y=0.1x+0.3 周围，设置W=0.1，b=0.3，届时看构建的模型是否能学习到w和b的值。import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt num_points=1000 vectors_set=[] for i in range(num_points):x1=np.random.n...
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...
1、直接奉献代码，后期有入门更新，之前一直在学的是TensorFlow，import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npx_data = np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.1).reshape(-1,1) y_data = np.sin(x_data).reshape(-1,1)x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-5, 5, 100), dim=1) # 将1维的数据转换为2维数据 # y = x.pow(2) + 0.2 * torch.rand...
构建一元线性回归模型，先画个图看看两者有没有一元线性关系： import pandas as pd import numpy as np import seaborn as snsdata=pd.read_excel(r'/Users/fangluping/Desktop/房源销售影响因素/望潮府.xlsx'， usecols=['price','area'])sns.regplot('price','area',data=data)样本量太少，大致认为它是吧。接下来，建模： import statsmodels.api as smfit=sm.formula.ols('price~area',data=data).fit() print(fit.params)这就...
常用的三种线性模型算法–线性回归模型、岭回归模型、套索回归模型 线性模型基本概念 线性模型的一般预测模型是下面这个样子的，一般有多个变量，也可以称为多个特征x1、x2、x3 … 最简单的线性模型就是一条直线直线的方程式，b0是截距，b1是斜率 比如说我们的画一条直线：y=0.5*x+3，他是最简单的线性模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #生成-5到5的元素数为100的数组 x=np.linspace(-5,5,100) #输入直...
目录 1、线性回归简介1.1 线性回归应用场景1.2 什么是线性回归1.2.1 定义与公式1.2.2 线性回归的特征与目标的关系分析2、线性回归api初步使用2.1 线性回归API2.2 举例2.2.1 步骤分析2.2.2 代码过程3、线性回归的损失和优化3.1 损失函数3.2 优化算法3.2.1 正规方程（1）什么是正规方程（2）正规方程求解举例 3.2.2 正规方程的推导 **推导方式一**：**推导方式二**：3.2.2 梯度下降(Gradient Descent)（1）什么是梯度下降（2）梯度的...
线性回归模型 线性回归模型是一个非常简单的算法模型，它属于机器学习中的监督学习算法。假设数据集中有特征xi和特征yi，现在每个i对应于一个样本点（xi，yi），希望通过线性回归算法建立如下所示的一个模型。其中yi为线性模型的预测值，我们肯定是希望yi能够准确预测未知的样本。通俗来讲就是找到一个函数（wxi+b）拟合 yi使得误差最小，即最小化该模型的损失函数： 只要能够使得损失函数最小化，那么此时建立的回归模型就能够较...