Python和PyTorch深入实现线性回归模型：一篇文章全面掌握基础机器学习技术

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python pytorch numpy DNN 线性回归模型

1.直接奉献代码,后期有入门更新,之前一直在学的是TensorFlow, import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x_data = np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.1).reshape(-1,1) y_data = np.sin(x_data).re…

那些年被我坑过的Python——玄而又玄（第六章面向对象编程基础）

面向对象编程: 面向对象顾名思义,就是把组织代码的粒度从函数级别抽象到对象级别,对象是通过类来生成的,类可以想象为模板或进本框架而对象是在原有模板或框架的基础上增加详细信息的实体,类,有分类.聚类的含义,也就是说把世间万物进行区分,有相同特点的找到这些相同点构成一个模板,以备今后使用.实例化就是从类生成对象的过程. 类的三大特性: 封装.继承和多态封装:编程的根本结果是实现了数据的组织.传递.转换与呈现,面向对象编程中,对数据的存放和传递进行了抽象,数据不再以单点存在,而是保存在对象中,传递的…

【c#技术】一篇文章搞掂：常见C#技术问题

1.事件作为参数传递 public class Para { // 定义一种委托(事件类型),可以在此定义这个事件的返回值和参数 public delegate object GetDataMethodAction(); // 使用这个事件类型接收参数 public GetDataMethodAction GetDataMethod { get; set; } } public void Main() { // 构建事件参数 Para para = new Para(){ GetDataMeth…

Python机器学习/LinearRegression（线性回归模型）（附源码）

LinearRegression(线性回归) 2019-02-20 20:25:47 1.线性回归简介线性回归定义: 百科中解释我个人的理解就是:线性回归算法就是一个使用线性函数作为模型框架($y = w*x + b$).并通过优化算法对训练数据进行训练.最终得出最优(全局最优解或局部最优)参数的过程. y:我们需要预测的数值: w:模型的参数(即我们需要通过训练调整的的值) x:已知的特征值 b:模型的偏移量我们的目的是通过已知的x和y,通过训练找出合适的参数w和b来模拟x与y之间的关…

线性回归模型（Linear Regression）及Python实现

线性回归模型(Linear Regression)及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型对于一份数据,它有两个变量,分别是Petal.Width和Sepal.Length,画出它们的散点图.我们希望可以构建一个函数去预测Sepal.Length,当我们输入Petal.Width时,可以返回一个预测的Sepal.Length.从散点图可以发现,可以用一条直线去拟合,这时我们可以构建一元线性回归模型:hθ(x) = θ0 + θ1x1 (x1= Pe…

吴裕雄 python 机器学习——线性回归模型

import numpy as np from sklearn import datasets,linear_model from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data(): diabetes = datasets.load_diabetes() return train_test_split(diabetes.data,diabetes.target,test_size=0.25,random_state=0…