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 tor ...

本文目的：展示如何利用PyTorch做一个简单的线性回归。 1 随机生成一些数据 2 利用Pytorch进行线性回归 三部曲：准备数据，准备模型，训练。 3 结果可视化 4 小结 数据生成和可视化方法 Reference https ...

pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验（数据生成） pytorch入门2.1构建回归模型初体验（模型构建） pytorch入门2.2构建回归模型初体验（开始训练） 经过上面两个部分，我们完成了数据生成、网络结构定义，下面我们终于可以小试牛刀，训练 ...

autograd 及Variable Autograd: 自动微分 　　autograd包是PyTorch中神经网络的核心, 它可以为基于tensor的的所有操作提供自动微分的功能, 这是一个逐个运行的框架, 意味着反向传播是根据你的代码来运行的, 并且每一次的迭代运行都可能不 ...

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 ...

三、线性回归 5、线性回归训练流程 　　线性回归模型训练流程如下： 6、线性回归的正规方程解 　　对线性回归模型，假设训练集中 m个训练样本，每个训练样本中有 n个特征，可以使用矩阵的表示方法，预测函数可以写为： 　　　　　　Y ...

逻辑回归的损失函数 线性回归的损失函数是平方损失。逻辑回归的损失函数是对数损失函数，定义如下： $$Log Loss = \sum_{(x,y)\in D} -ylog(y') - (1 - y)log(1 - y')$$ 其中： (x,y)& ...