在gradient_step方法中,实现了梯度下降的参数更新计算。在cost_function方法中,计算了损失值。 3.模型的训练和预测 armasm importnumpy as npimportpandas as pdimportmatplotlib.pyplot as plt# 导入自定义的线性回归模块fromlinear_regressionimportLinearRegression# 从CSV文件中读取数据data= pd.read_csv('../data/...
4.4.4 Pytorch模型实现 最后看一下如何使用Pytorch模型实现,前面是手动定义和更新参数w和b。但每次都手动操作实在是太麻烦了,当然还有更简单的方法。先把前面没有变化的内容复制过来。然后定义输入数据的维度和输出数据的维度,接下来使用 nn.Linear 模块定义一个线性回归模型,它有 input_dim 个输入特征和 output_dim...
1. 线性回归: 寻找一种能预测的趋势, 线性回归通过一个或者多个自变量(特征值)与因变量(目标值)之间进行建模的回归分析 1.1. 线性关系 二维:直线关系 三维:特征, 目标值, 平面当中 1.2. 线性关系定义 单个特征 y = kx + b加b是为了对于单个特征的情况更加通用 多个特征 y = k1房子面积 + k2房子位置 + ...
线性回归一维线性回归最小二乘法,偏导数为0import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch.nn as nn import torch.optim as optim x_train = np.array([[3.3], [4.4], [5.5], [6.71], [6.93], [4.168], [9.779], [6.182], [...
线性回归 本系列重点在浅显易懂,快速上手。不进行过多的理论讲解:也就是不去深究what,而是关注how。全文围绕以下三个问题展开: 1)长什么样? 2)解决什么问题? 3)怎么实现? 3.1)从数学讲,原理 3.2)从代码上讲,如何掉包实现 长什么样 通俗的说就是解方程,先来回忆初中的二元一次方程组: {a∗x1...
打开App916观看 31弹幕 10-22 06:41最简单的机器学习-线性回归模型 原理推导+代码实现+实验分析253浏览AI技术星球 关注最简单的机器学习-线性回归模型 原理推导+代码实现+实验分析打开App,看更多精彩内容
二、多变量线性回归 1:基于LinearRegression的实现 2:基于成本函数和梯度下降的实现 三、数据评估之交叉验证法、留出法、自助法 1:SVM分类器 2:K近邻分类器 一、单变量线性回归 提出问题 假设某披萨店的披萨价格和披萨直径之间有下列数据关系: 根据上面的训练数据,我们能否推断(预测)出某个直径的披萨可能的售价呢...
线性回归正则化代码实现 线性回归标准化处理 一、数据处理 初始化X、y 插入一列: data.insert(0,'Ones',1) 1. #两种方法: #法一:用loc,根据列名 X=data.loc[:,['Ones','Population']] y=data.loc[:,['Profit']] 1. 2. 3. 4. #法二:用iloc,根据列数...
4.4.4 Pytorch模型实现 最后看一下如何使用Pytorch模型实现,前面是手动定义和更新参数w和b。但每次都手动操作实在是太麻烦了,当然还有更简单的方法。先把前面没有变化的内容复制过来。然后定义输入数据的维度和输出数据的维度,接下来使用 nn.Linear 模块定义一个线性回归模型,它有 input_dim 个输入特征和 output_dim...
该代码是一个简单的线性回归实现，没有包括数据规范化、正则化等更复杂的功能。在实际应用中，可能还需要包括一些其他的函数，如用于交叉验证、模型评估等。该代码没有包括如何处理缺失值、异常值或非线性数据等情况。该代码没有实现批量梯度下降（Batch Gradient Descent）而是实现了随机梯度下降（Stochastic Gradient ...