關於什么是線性回歸,不多做介紹了.可以參考我以前的博客https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p/10186516.html 實現線性回歸 分為以下幾個部分: 生成數據集 讀取數據 初始化模型參數 定義模型 定義損失函數 定義優化算法 ...
以上是欲擬合數據 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 推薦指數:
關於什么是線性回歸,不多做介紹了.可以參考我以前的博客https://www.cnblogs.com/sdu20112013/p/10186516.html 實現線性回歸 分為以下幾個部分: 生成數據集 讀取數據 初始化模型參數 定義模型 定義損失函數 定義優化算法 ...
簡化模型: 假設1:影響房價的關鍵因素是卧室個數,衛生間個數和居住面積,記為x1,x2,x3 假設2:成交價是關鍵因素的加權和。 y = w1x1+w2x2+w3x3 權重和偏差的實際值在后面決定 線性模型 給定n維輸入x = [x1,x2,...,xn]^T 線性 ...
線性回歸 前置知識 1. lm 函數 lm函數是用於創建線性模型的函數,此函數可以床架預測變量和相應變量之間的關系模型 線性回歸的簡單的小例子 上面的 Intercept 我初步斷定其為那個 (w , b) 中的 b 參數 , 而 x 下面的那個是系數 w 。 我們使用 ...
linear equation r-squared 0.8283656795834485quadratic equation r-squared 0.9785451046983036 二次回歸的擬合效果更好。 ...
最后結果: 代碼來自於《深度學習框架PyTorch:入門與實踐》,環境為PyTorch1.0 + Jupyter ...
線性回歸 pytorch實現 1.模擬回歸問題,生成訓練數據 2.用梯度下降的方法更新未知參數w1, 用隨機數初始化w1 3.輸出結果: 差不多700次左右loss就迭代到0了,我們對比w1和w可以看出它們已經非常接近了。 能否減少迭代 ...
假定我們要擬合的線性方程是:\(y=2x+1\) \(x\):[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 ...
導入數據:1. LR-testSet.csv 2.LR-testSet2.txt ...