0302_利用pytorch解决线性回归问题 目录 一、引言 二、利用torch解决线性回归问题 2.1 定义x和y 2.2 自定制线性回归模型类 2.3 指定gpu或者cpu 2.4 设置参数 2.5 训练 ...
利用numpy解决线性回归问题 目录 一 引言 二 线性回归简单介绍 . 线性回归三要素 . 损失函数 . 梯度下降 三 解决线性回归问题的五个步骤 四 利用Numpy实战解决线性回归问题 五 总结 pytorch完整教程目录:https: www.cnblogs.com nickchen p .html 一 引言 上一篇文章我们说到了torch和tf的功能,以及两者的区别。但是为了更好地去让大 ...
2021-04-14 14:58 0 657 推荐指数:
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利用logistic回归解决手写数字识别问题,数据集私聊。 ...
as plt import numpy as np x_data = np.arange(-2*np. ...
(2)构建模型 (3)训练模型 (4)进行预测 #线性回归问题 #*********** ...
解释变量理论上的高度相关与观测值高度相关没有必然关系,有可能两个解释变量理论上高度相关,但观测值未必高度相关,反之亦然。所以多重共线性本质上是数据问题。 造成多重共线性的原因有一下几种: 1、解释变量都享有共同的时间趋势; 2、一个解释变量是另一个的滞后,二者往往遵循一个趋势 ...
问题 说明: y、w为列向量,X为矩阵 式子演化 看到这个例子不要急着去查表求导,先看看它的形式,是u(w)∗v(w)的形式,这种形式一般求导较为复杂,因此为了简化运算,我们先把式子展开成下面的样子(注意:(Xw)T=wTXT ...
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 ...
线性回归 逻辑回归 分类问题的区别 一、总结 一句话总结: 回归算法:线性回归是一种基本的回归算法,当给出相应的训练集后,通过线性回归来寻找合适参数θ(向量)使得Hypothesis函数的Cost function最小。 分类算法:逻辑回归是一个分类算法,逻辑回归的Hypothesis ...