self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim)#nn.Linear()全连接层,传入输入维度,输出维度defforward(self, x):#前向传播函数,用到的层如何使用的out = self.linear(x)#在全连接层中输入x得到结果returnout (3)指定好参数和损失函数 input_dim =1output_dim =1model = LinearRegressionModel(input_di...
importtorchimporttorch.nnasnnclassLinearRegressionModel(nn.Module):def__init__(self):super(LinearRegressionModel,self).__init__()self.linear=nn.Linear(1,1)# 输入和输出的维度都是1defforward(self,x):out=self.linear(x)returnout 5.2 实例化模型类 然后,我们可以创建一个模型的实例。 代码语言:jav...
# 线性回归模型 model = nn.Linear(input_size, output_size) # 损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. # 训练模型 ...
super(LinearRegressionModel, self).__init__() self.linear= nn.Linear(1, 1) # 输入和输出的维度都是1 def forward(self, x): out = self.linear(x) return out 5.2 实例化模型类 然后,我们可以创建一个模型的实例。 model = LinearRegressionModel() 5.3 设置损失函数和优化器 接下来,我们定义我们...
线性回归(linear regression)可以追溯到19世纪初,它在回归的各种标准工具中最简单而且最流行。线性回归基于几个简单的假设:首先,假设自变量x和因变量y之间的关系是线性的,即y可以表示为x中元素的加权和,这里通常允许包含观测值的一些噪声;其次,我们假设任何噪声都比较正常,如噪声遵循正态分布。
回归(Linear Regression)是一种基本的统计学习方法,它用于建立两个或多个变量之间的关系。 线性回归假设自变量(输入)和因变量(输出)之间是线性关系,即输出值可以通过一条直线(或超平面)来表示输入值的函数。 逻辑回归拟合的结果是非线性关系 , 也称为广义线性回归。
# 绘制图形# torch.from_numpy(x_train)将X_train转换为Tensor#model()根据输入和模型,得到输出#detach().numpy()预测结结果转换为numpy数组predicted=model(torch.from_numpy(x_train)).detach().numpy()plt.plot(x_train,y_train,‘ro’,label=‘Original data’)plt.plot(x_train,predicted,label=‘Fitte...
# Linear regression model model = nn.Linear(input_size, output_size) 这里的模型是线性模型。线性模型的形式类似于y=w*x+b,所以直接套用nn.Linear即可。model.weight对应y=w*x+b中的w,而model.bias对应y=w*x+b中的b。input_size, output_size分别对应x和y的大小。这样一个线性模型就定义完成了。
在第2步中,我们使用forward函数定义一个简单的类LinearRegressionModel,使用torch.nn.Linear定义构造函数以对输入数据进行线性转换: #Step 2:Model class LinearRegressionModel(torch.nn.Module): def __init__(self,in_dimn,out_dimn): super(LinearRegressionModel,self).__init__() self.model=torch.nn.Linea...
线性回归模型 线性回归是分析一个变量与另外一(多)个变量之间关系的方法。因变量是 y,自变量是 x,关系线性:任务就是求解 ,。 我们的求解步骤:1、确定模型:Model =...