原文:使用pytorch實現線性擬合,清爽

我是做金融領域量化交易的。本來一直使用tensorflow研究和工作,但是遇到很多理解上的誤區,耽誤了很多時間。后來研究了一陣子pytorch,確實如網上所說,有后來居上的勢頭,而且在使用中發現更適合研究,快速建模。隨着 . 版本中tensorboard的發布,可視化訓練過程也就沒什么短板了。不過說實話,一般的訓練可視化用matplotlib也足夠了。 所謂的深度學習,核心就是反向傳導機制,求所有 ...

2019-08-06 20:04 0 613 推薦指數:

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線性擬合

線性擬合 線性擬合可以尋求與一組散點走向趨勢規律相適應的線型表達式方程。 有一組散點描述時間序列下的股價: 根據線型 y=kx + b 方程可得: 樣本過多,每兩組方程即可求得一組k與b的值。np.linalg.lstsq(a, b) 可以通過最小二乘法求出所有 ...

Thu Sep 05 22:13:00 CST 2019 0 695
Pytorch實現簡單的線性回歸

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 ...

Tue Nov 12 04:27:00 CST 2019 0 292
使用MindSpore的線性神經網絡擬合線性函數

技術背景 在前面的幾篇博客中,我們分別介紹了MindSpore的CPU版本在Docker下的安裝與配置方案、MindSpore的線性函數擬合以及MindSpore后來新推出的GPU版本的Docker編程環境解決方案。這里我們在線性擬合的基礎上,再介紹一下MindSpore中使用線性神經網絡來擬合 ...

Sat May 15 18:48:00 CST 2021 0 334
使用pytorch進行線性回歸

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 ...

Wed May 02 22:51:00 CST 2018 0 1407
最小二乘線性及平面擬合原理及C++實現

一、線性最小二乘擬合 使用一個簡單函數在整體上逼近已知函數,使其在整體上盡可能與原始數據曲線近似。記為: 稱之為擬合曲線,若該函數為插值多項式,則所有偏差為零。 但實際情況中,我們不可能要求近似曲線 y = 嚴格通過這么多數據點。但為了使其盡可能反映所給數據的變化趨勢 ...

Tue Dec 17 23:30:00 CST 2019 0 1002
Pytorch 實現簡單線性回歸

  Pytorch 實現簡單線性回歸 問題描述:   使用 pytorch 實現一個簡單的線性回歸。                    受教育年薪與收入數據集 單變量線性回歸   單變量線性 ...

Mon Oct 18 19:16:00 CST 2021 2 752
 
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