pytorch中的非线性回归 函数模型数据线性回归pytorch 简介:非线性回归是指因变量(目标输出)与自变量(特征输入)之间的关系不是线性的情况。与线性回归不同,非线性回归中因变量与自变量之间的关系可能是曲线状的,可以是多项式关系、指数关系、对数关系等。在非线性回归中,模型的拟合函数通常不是线性的,因此需要使用其他方法来拟合数据。
使用pytorch完成如下: PyTorch框架 A. 准备数据集 B. 设计模型 不再需要手工推算梯度公式,重点在于构造计算图: 在loss 处调用backward对整个图进行反向传播,注意loss一定要是标量,因此要对loss求和,根据需求看是否需要求均值。 C. 构造损失函数和优化器 D. 写训练周期 实现代码: 代码汇总如下: import torch import...
Linear Regression with PyTorch Linear Regression with PyTorchProblem Description初始化一组数据 (x,y)(x,y),使其满足这样的线性关系 y=wx+by=wx+b 。然后基于反向传播法,用均方误差(mean squared error)MSE=1n∑n(y−^y)2MSE=1n∑n(y−y^)2去拟合这组数据。
self).__init__()self.fc1=nn.Linear(input_dim,output_dim)defforward(self,x_in):y_pred=self.fc1(x_in)returny_pred# Initialize modelmodel=LinearRegression(input_dim=INPUT_DIM,output_dim=OUTPUT_DIM)print(model.named_parameters)# Output# <bound method Module.named_parameters of Linear...
Pytorch基础入门——线性回归Linear Regression Linear Regression线性回归虽然看上去简单,但是其是最重要的数学模型之一,其他很多模型都建立在它的基础之上。 Linear Regression的表达式子如下: 1 2 3 4 y = Ax + B. A = slope of curve B = bias (point that intersect y-axis)...
本文的所有内容都是基于此视频:05.用PyTorch实现线性回归_哔哩哔哩_bilibili 是新学菜鸟的一些笔记,此次是基于源代码的基础上做了简单的可视化,源码如下: importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt x_data=torch.tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])y_data=torch.tensor([[2.0],[4.0],[6.0]])classLine...
关于什么是LinearRegression,不会的读者可以查看我的另外一个专栏,模式识别学习笔记,里面有对于LinearRegression非常详细的介绍。 在这里,我们只注重于通过pytorch来实现一个简单的LinearRegression算法。 整…
PyTorch 基础篇(2):线性回归(Linear Regression),torch.from_numpy(x_train)将X_train转换为Tensor。#detach().numpy()预测结结果转换为numpy数组。#model()根据输入
5. Pytorch教程:Linear Regression的numpy和Autograd实现, 视频播放量 1181、弹幕量 0、点赞数 36、投硬币枚数 24、收藏人数 23、转发人数 5, 视频作者 饭客帆, 作者简介 微软工程师一枚,相关视频:【吴恩达】2024年公认最好的【LLM大模型】教程!大模型入门到进阶,一套
pyTorch深入学习梯度和LinearRegression实现 pyTorch深⼊学习梯度和LinearRegression实现 ⽬录 梯度 线性回归（linearregression）模拟数据集 加载数据集 定义loss_function 梯度 PyTorch的数据结构是tensor，它有个属性叫做requires_grad,设置为True以后，就开始track在其上的所有操作，前向计算完成后，可以通过backward来进...