0302-利用pytorch解決線性回歸問題
0302_利用pytorch解決線性回歸問題 目錄 一、引言 二、利用torch解決線性回歸問題 2.1 定義x和y 2.2 自定制線性回歸模型類 2.3 指定gpu或者cpu 2.4 設置參數 2.5 訓練 ...
原文：0301-利用numpy解決線性回歸問題
利用numpy解決線性回歸問題 目錄 一 引言 二 線性回歸簡單介紹 . 線性回歸三要素 . 損失函數 . 梯度下降 三 解決線性回歸問題的五個步驟 四 利用Numpy實戰解決線性回歸問題 五 總結 pytorch完整教程目錄：https: www.cnblogs.com nickchen p .html 一 引言 上一篇文章我們說到了torch和tf的功能，以及兩者的區別。但是為了更好地去讓大 ...
2021-04-14 14:58 0 657 推薦指數：
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Tensorflow之單變量線性回歸問題的解決方法
（2）構建模型 （3）訓練模型 （4）進行預測 #線性回歸問題 #*********** ...
邏輯回歸解決共線性問題
解釋變量理論上的高度相關與觀測值高度相關沒有必然關系，有可能兩個解釋變量理論上高度相關，但觀測值未必高度相關，反之亦然。所以多重共線性本質上是數據問題。 造成多重共線性的原因有一下幾種： 1、解釋變量都享有共同的時間趨勢； 2、一個解釋變量是另一個的滯后，二者往往遵循一個趨勢 ...
線性回歸當中的矩陣求導問題
問題 說明： y、w為列向量，X為矩陣 式子演化 看到這個例子不要急着去查表求導，先看看它的形式，是u(w)∗v(w)的形式，這種形式一般求導較為復雜，因此為了簡化運算，我們先把式子展開成下面的樣子（注意：(Xw)T=wTXT ...
Pytorch 線性回歸問題 總結
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 ...
線性回歸 邏輯回歸 分類問題的區別
線性回歸 邏輯回歸 分類問題的區別 一、總結 一句話總結： 回歸算法：線性回歸是一種基本的回歸算法，當給出相應的訓練集后，通過線性回歸來尋找合適參數θ（向量）使得Hypothesis函數的Cost function最小。 分類算法：邏輯回歸是一個分類算法，邏輯回歸的Hypothesis ...