关于什么是线性回归,不多做介绍了.可以参考我以前的博客https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p/10186516.html 实现线性回归 分为以下几个部分: 生成数据集 读取数据 初始化模型参数 定义模型 定义损失函数 定义优化算法 ...
以上是欲拟合数据 import torch from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd d pd.read csv data.csv x train np.array d. ...
2018-05-02 14:51 0 1407 推荐指数:
关于什么是线性回归,不多做介绍了.可以参考我以前的博客https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p/10186516.html 实现线性回归 分为以下几个部分: 生成数据集 读取数据 初始化模型参数 定义模型 定义损失函数 定义优化算法 ...
简化模型: 假设1:影响房价的关键因素是卧室个数,卫生间个数和居住面积,记为x1,x2,x3 假设2:成交价是关键因素的加权和。 y = w1x1+w2x2+w3x3 权重和偏差的实际值在后面决定 线性模型 给定n维输入x = [x1,x2,...,xn]^T 线性 ...
线性回归 前置知识 1. lm 函数 lm函数是用于创建线性模型的函数,此函数可以床架预测变量和相应变量之间的关系模型 线性回归的简单的小例子 上面的 Intercept 我初步断定其为那个 (w , b) 中的 b 参数 , 而 x 下面的那个是系数 w 。 我们使用 ...
linear equation r-squared 0.8283656795834485quadratic equation r-squared 0.9785451046983036 二次回归的拟合效果更好。 ...
最后结果: 代码来自于《深度学习框架PyTorch:入门与实践》,环境为PyTorch1.0 + Jupyter ...
线性回归 pytorch实现 1.模拟回归问题,生成训练数据 2.用梯度下降的方法更新未知参数w1, 用随机数初始化w1 3.输出结果: 差不多700次左右loss就迭代到0了,我们对比w1和w可以看出它们已经非常接近了。 能否减少迭代 ...
假定我们要拟合的线性方程是:\(y=2x+1\) \(x\):[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14] \(y\):[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29 ...
导入数据:1. LR-testSet.csv 2.LR-testSet2.txt ...