#线性回归defline():true_w=torch.tensor([10,8,2],dtype=torch.float32)true_b=torch.tensor([5],dtype=torch.float32)num_example=20features,lables=data(true_w,true_b,num_example)#产生特征和标签init_w=torch.tensor([0,0,0],requires_grad=True,dtype=torch.float32)init_b=torch.tensor([0]...
多维度线性回归 #程序员 #编程 #人工智能 #轻知识计划 大家好,欢迎回到人工智能面朝。在之前讲过的一个预测北京房价的例子中,我们有一列输入和一列输出,输入是房子的面积,输出的是房子的价格。所以这是一个二规的问题。对价格的预测则是一条直
1 多元线性回归LinearRegression 原理 线性回归是机器学习中最简单的回归算法,多元线性回归指的就是一个样本有多个特征的线性回归问题。对于一个n有 i 个特征的样本 而言,它的回归结果可以写作一个几乎人人熟悉的方程: 在多元线性回归中,我们的损失函数如下定义: 我们的损失函数是L2范式,即欧式距离的平方结果,在skl...
上述代码实现首先建立liner_regression.py文件,用于实现线性回归的类文件,包含了线性回归内部的核心函数,建立 train.py 文件,用于生成模拟数据,并调用 liner_regression.py 中的类,完成线性回归任务
和一维线性回归大同小异。 3.实现 3.0 环境 python == 3.6 torch == 1.4 3.1 必要的包 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np 3.2 创造数据并转换形式 # f(x)=5x1+4x2+3x3+3 x_train = np.array([[1,3,4],[2,4,2],[7,5,9], [2,5,6]...
在Python中,多维回归和线性回归是机器学习中常用的两种回归方法。 多维回归(Multivariate Regression)是一种用于预测多个自变量与一个因变量之间关系的回归分析方法。它通过建立一个多元线性模型来描述自变量与因变量之间的关系。多维回归可以用于解决多个自变量对一个因变量的影响问题,例如预测房价时考虑到房屋面积、卧室数量...
Pytorch学习之多维线性回归 达达 声明库函数 定义多项式特征 定义真实函数 函数近似值获取 获得batch 定义多项式模型 定义损失函数和优化器 模型训练 函数预测 结...
首先，线性回归假设因变量和自变量之间的关系是线性的，即它们之间存在一个直线或平面。这意味着线性回归只能捕捉到因变量和自变量之间的线性关系，而不能捕捉到非线性关系。而多维曲线拟合则可以处理非线性关系，它通过使用多个自变量来构建一个复杂的曲线模型，以更好地描述因变量和自变量之间的关系。其次，...
之前我们学习的线性回归都是一个变量,也就是x,现在我们来看下多维特征,也就是很多的变量。 1. 多维特征 如图,我们之前学习的是房屋大小对于房价影响,那么如果加上卧室数量,楼层高度,房龄,这些因素,就相当于有了影响房价很多的因素了。 有了这么多变量,我们需要一些特定的写法来表示他们,我们使用X的上标来表示他是...
吴恩达机器学习笔记8-多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)--多维特征 我们探讨了单变量/特征的回归模型,现在我们对房价模型增加更多的特征, 例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为(𝑥1, 𝑥1, . . . , 𝑥𝑛)。