Pytorch深度學習實踐 線性模型

在看劉二大人的pytorch教程，寫個筆記記錄一下，如果有什麼問題歡迎一起**呀

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線性模型

首先是線性模型的定義：給定由d個屬性描述對的示例x = (x_;x_;…;x_)，其中}是第i個屬性上的取值，線性模型試圖學得乙個通過屬性的線性組合來進行**的函式，即

轉換成向量形式即為：

線性回歸

基於以上線性模型的定義，引出線性回歸問題，即線性回歸的目的是試圖學得

利用均方誤差進行度量，使mse最小化，用公式表示即為：

詳細了解繼續戳：線性模型（我只是無情的搬運工~）

import numpy as np				#用於python繪圖的包	

import matplotlib.pyplot as plt
x_data=
[1.0
,2.0
,3.0
]#輸入樣本
y_data=
[2.0
,4.0
,6.0
]#輸出樣本
defforward
(x):
return x*w
defloss
(x,y)
: y_pred=forward(x)
return
(y_pred-)*
(y_pred-y)
w_list=
#權重列表
mse_list=
#損失列表
for w in np.arange(
0.0,
4.1,
0.1)
:#在[0.0,4.1]之間以0.1為間隔生成序列
print
('w='
,w) l_usm=
0for x_val, y_val in
zip(x_data, y_data)
: y_pred_val=forward(x_val)
loss_val=loss(x_val,y_val)
l_sum+=loss_val
print
('\t'
,x_val,y_val,y_pred_val,loss_val)
print
('mse='
,l_sum/3)
3)#繪圖plt.plot(w_list,mse_list)
plt.ylabel(
'loss'
)plt.xlabel(
'w')
plt.show(
)

Pytorch深度學習實踐（二） 線性模型

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x data 1.0 2.0 3.0 y data 2.0 4.0 6.0 def forward x return x w defloss x,y y pred forward x return ...

PyTorch深度學習實踐第二講 線性模型

任務說明 建立三個資料點，用線性模型對資料進行擬合，模型引數 w,b 的確定採用窮舉法，計算損失函式mse，將每對 w，b 的mse顯示出來，最後繪製 w,b,mse 三維曲線圖，確定最優的線性模型。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...

PyTorch深度學習實踐 Overview

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