Pytorch 实现简单线性回归 问题描述: 使用 pytorch 实现一个简单的线性回归. 受教育年薪与收入数据集 单变量线性回归 单变量线性回归算法(比如,$x$ 代表学历,$f(x)$ 代表收入):  $f(x) = w*x + b $ 我们使用 $f(x)$ 这个函数来映射输入特征和输出值. 目标: 预测函数 $f(x)$ 与真实值之间的整体误差最小. 损失函数:  使用均方差作为作为成本函数. 也就是预测值和真实值之间差的平方取均值. 成本函数与损失函数:  优化的目标( $y$ 代表…

目录 准备知识 Tensorflow运算API 梯度下降API 简单的线性回归的实现 建立事件文件 变量作用域 增加变量显示 模型的保存与加载 自定义命令行参数 准备知识 Tensorflow运算API 矩阵运算:tf.matmul(x, w) 平方:tf.square(error) 均值:tf.reduce_mean(error) 梯度下降API tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate):梯度下降优化 learning_rate:学习率…

线性回归 线性回归是分析一个变量与另外一个变量之间关系的方法 因变量:y 自变量:x 关系:线性 y = wx+b 分析:求解w,b 求解步骤: 确定模型,Model:y = wx+b 选择损失函数,MSE: \[\frac{1}{m}\sum^{m}_{i=1}(y_i-\hat{y_i}) \] 求解梯度并更新w,b w = w - LR* w.grad b = b -LR* b.grad import os import torch import matplotlib.pyplot as…

pytorch搭建一个简单神经网络 import torch import torch.nn as nn # 定义数据 # x:输入数据 # y:标签 x = torch.Tensor([[0.2, 0.4], [0.2, 0.3], [0.3, 0.4]]) y = torch.Tensor([[0.6], [0.5], [0.7]]) class MyNet(nn.Module): def __init__(self): # 调用基类构造函数 super(MyNet, self).__ini…

环境: virtualbox ubuntu12.04 首先,如果你到这步了,说明你的window与linux的网络已经配好了,他们之间是可以互相Ping通的,如果没有,请看我以前的文章 由于我linux的连接方式是外网使用bridged内网使用了only-host,当初这样设计是为了固定内网ip,samba服务最好使用一个固定的ip地址,这样不用每次重新映射. 先安装软件: ubuntu12.04已经安装了samba服务器,不需要安装,当然如果你想重新安装,可以按照下面的方法进行(推荐12.04…

神经网络的理论知识不是本文讨论的重点,假设读者们都是已经了解RNN的基本概念,并希望能用一些框架做一些简单的实现.这里推荐神经网络必读书目:邱锡鹏<神经网络与深度学习>.本文基于Pytorch简单实现CIFAR-10.MNIST手写体识别,读者可以基于此两个简单案例进行拓展,实现自己的深度学习入门. 环境说明 python 3.6.7 Pytorch的CUP版本 Pycharm编辑器 部分可能报错:参见pytorch安装错误及解决 基于Pytorch的CIFAR-10图片分类 代码实现 # c…

最近参加了伯禹教育的动手学习深度学习项目,现在对第一章(线性回归)部分进行一个总结. 这里从线性回归模型之从零开始的实现和使用pytorch的简洁两个部分进行总结. 损失函数,选取平方函数来评估误差,公式如下: 1)从零开始实现 首先设置真实的权重和偏差w,b.随机生成一个二维数组并由此生成对应的真实labels. num_inputs = 2 #二个自变量 num_examples = 1000 # set true weight and bias in order to generate c…

好几天没有更新博客了,最近一顿乱七八糟的忙!今天简单更新第四章,这里只能说是简单介绍,因为权威的还是需要看Freemarker的官方中文手册! 好几天没有更新博客了,最近一顿乱七八糟的忙!今天简单更新第四章,这里只能说是简单介绍,因为权威的还是需要看Freemarker的官方中文手册! 好几天没有更新博客了,最近一顿乱七八糟的忙!今天简单更新第四章,这里只能说是简单介绍,因为权威的还是需要看Freemarker的官方中文手册! 好几天没有更新博客了,最近一顿乱七八糟的忙!今天简单更新第四章,这里…

GitHub代码练习地址:https://github.com/Neo-ML/MachineLearningPractice/blob/master/Pytorch01_LinearRegression.py 有关线性回归的公式及相关代码实现: Step1: 代码实现为: Step2:单步梯度下降 代码实现为: Step3: 开始梯度下降迭代: Step4: 拟定好各种参数,开始运行:…

思路:在数据上选择一条直线y=Wx+b,在这条直线上附件随机生成一些数据点如下图,让TensorFlow建立回归模型,去学习什么样的W和b能更好去拟合这些数据点. 1)随机生成1000个数据点,围绕在y=0.1x+0.3 周围,设置W=0.1,b=0.3,届时看构建的模型是否能学习到w和b的值. import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt num_points=1000 vectors_se…

1>建立数据集(并绘制图像) # -*- coding: utf-8 -*- #demo.py import torch import torch.nn.functional as F # 主要实现激活函数 import matplotlib.pyplot as plt # 绘图的工具 from torch.autograd import Variable # 生成伪数据 x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) y = x.p…

1.几个安装包的地址 1.Linux QQ:https://im.qq.com/linuxqq/index.html 2.网易云音乐:http://s1.music.126.net/download/pc/netease-cloud-music_1.0.0_amd64_ubuntu16.04.deb,千万别去官网下载最新版本,不然会出现各种问题. 3.搜狗输入法:https://pinyin.sogou.com/linux/?r=pinyin 4.Google Chrome:http://www…

实验代码 import torch import torch.nn as nn #y = wx + b class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel,self).__init__() #自定义代码 # self.w = torch.rand([500,1],requires_grad=True) # self.b = torch.tensor(0,dtype=torch.float,requires_grad=True)…

pytorch,nn.Linear 下图中的A是权重矩阵,b是偏置. in_features输入样本的张量大小 out_features输出样本的张量大小 bias是偏置 # 测试代码 # batch_size : 输入样例数 # in_features : 输入样例特征数 # out_features : 输出样例特征数 fc = nn.Linear(3, 3) # [in_features, out_features] tensor = torch.randn(4, 3) # [batch_…

首先我们要试验的是 人体脂肪fat和年龄age以及体重weight之间的关系,我们的目标就是得到一个最优化的平面来表示三者之间的关系: TensorFlow的程序如下: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt W = tf.Variable(tf.zeros([2, 1], name="weight_age")) b = tf.Variable(0.0, name="…

过程: 先用numpy建立100个数据点,再用梯度下滑工具来拟合,得到完美的回归线. # _*_coding:utf-8_*_ import tensorflow as tf import numpy as np # 用numpy建立100个数据点,y=x*0.1+0.3 x_data = np.random.rand(100).astype("float32") y_data = x_data*0.1+0.3 # 建立权值变量W和偏移量变量b W = tf.Variable(tf.r…

键入命令 [dmtsai@study ~]$ command [-options] parameter1 parameter2 ... 指令 選項 參數(1) 參數(2) 注意:有时也可以使用 + 放置于选项或参数之前 例如: zill@zill-pc:~$ date +%Y/%m/%d 2017/10/09 zill@zill-pc:~$ date +%H:%M 17:32 几个程序 顯示日期與時間的指令: date 顯示日曆的指令: cal 簡單好用的計算機: bc(进入交互界面后 scal…

一.企业级的持久化的配置策略 (1)每隔1分钟去检查如果超过10000个可以变更,则生成一个快照.RDB最多丢1分钟的数据. save 60 10000 (2)AOF一定要打开,fsync,everysec #就是当前AOF大小膨胀到超过上次100%,上次的两倍 auto-aof-rewrite-percentage 100 #最小触发size auto-aof-rewrite-min-size 64mb     二.企业级的数据备份方案 RDB非常适合做冷备,每次生成之后,就不会再有修改了 数…

常见的学习种类 线性回归,最简单的y=wx+b型的,就像是调节音量大小.逻辑回归,是否问题.分类问题,是猫是狗是猪 最简单的线性回归y=wx+b 目的:给定大量的(x,y)坐标点,通过机器学习来找出最符合的权重w和偏置b 损失指的是每个点进行wx+b-y然后平方累加,是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度. 根本的方法是首先要给出人工设定初始的w和b值,然后计算损失对于w和对于b的梯度,来找到下降梯度. 使得w和b往下降梯度变化来使得损失越来越小,w和b的值越来越精确的过程. lr…

刚学习pytorch,简单记录一下 """ test Funcition """ import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Net(nn.Module): ''' a neural network with pytorch''' def __init__(self): #…

本节将针对波士顿房价数据集的房间数量(RM)采用简单线性回归,目标是预测在最后一列(MEDV)给出的房价. 波士顿房价数据集可从http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston处获取. 本小节直接从 TensorFlow contrib 数据集加载数据.使用随机梯度下降优化器优化单个训练样本的系数. 实现简单线性回归的具体做法 导入需要的所有软件包: 在神经网络中,所有的输入都线性增加.为了使训练有效,输入应该被归一化,所以这里定义一个函数来归一化输入数据: 现在使…

TensorFlow简单线性回归 将针对波士顿房价数据集的房间数量(RM)采用简单线性回归,目标是预测在最后一列(MEDV)给出的房价. 波士顿房价数据集可从http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston处获取. 直接从 TensorFlow contrib 数据集加载数据.使用随机梯度下降优化器优化单个训练样本的系数. 实现简单线性回归的具体做法 导入需要的所有软件包:                                               …

记录下学习使用sklearn,将使用sklearn实现机器学习大部分内容 基于scikit-learn机器学习(第2版)这本书,和scikit-learn中文社区 简单线性回归 首先,最简单的线性回归也有几个地方要注意 fit的时候,对于X,要求是n*m的类型,y要是n*1的类型 sklearn会将得到的系数存储起来,分别在coef_中和intercept_中,intercept_是偏移,也就是b,coef_是k,或者向量中的W 来看具体例子 from sklearn.linear_model…

在本次实验中我们将使用PaddlePaddle来搭建一个简单的线性回归模型,并利用这一模型预测你的储蓄(在某地区)可以购买多大面积的房子.并且在学习模型搭建的过程中,了解到机器学习的若干重要概念,掌握一个机器学习预测的基本流程. 线性回归的基本概念 线性回归是机器学习中最简单也是最重要的模型之一,其模型建立遵循此流程:获取数据.数据预处理.训练模型.应用模型. 回归模型可以理解为:存在一个点集,用一条曲线去拟合它分布的过程.如果拟合曲线是一条直线,则称为线性回归.如果是一条二次曲线,则被称为二次…

线性回归 主要内容包括: 线性回归的基本要素 线性回归模型从零开始的实现 线性回归模型使用pytorch的简洁实现   线性回归的基本要素 模型 为了简单起见,这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素,即面积(平方米)和房龄(年).接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系.线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系: price=warea⋅area+wage⋅age+b 数据集 我们通常收集一系列的真实数据,例如多栋房屋的真实售出价格和它们对应的面积和房龄.我们希望在这个数据上面寻找模型参…

线性回归 主要内容包括: 线性回归的基本要素 线性回归模型从零开始的实现 线性回归模型使用pytorch的简洁实现 线性回归的基本要素 模型 为了简单起见,这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素,即面积(平方米)和房龄(年).接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系.线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系: \[price=w_{area}*area+w_{age}*age+b \] 数据集 我们通常收集一系列的真实数据,例如多栋房屋的真实售出价格和它们对应的面积和房龄.我们希望在这个…

PyTorch框架基本处理操作 part1:pytorch简介与安装 CPU版本安装:pip install torch1.3.0+cpu torchvision0.4.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html GPU版本安装:pip install torch1.3.0 torchvision0.4.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable (默认是CUDA…

fitbit <- read.csv("fitbit.csv") date     cal   step  dist floor sit inactive walk run2014年1月1日 2496 12803 9.14 15 1161 123 98 582014年1月2日 2513 12955 9.47 12 1188 112 67 732014年1月3日 2228 8768 6.31 16 1234 97 72 372014年1月4日 2336 8971 6.41 16 1…

多元线性回归 1.多元线性回归方程和简单线性回归方程类似,不同的是由于因变量个数的增加,求取参数的个数也相应增加,推导和求取过程也不一样.. y=β0+β1x1+β2x2+ ... +βpxp+ε 对于b0.b1.….bn的推导和求取过程,引用一个第三方库进行计算 2.应用多元线性回归的几个限定条件 (1)Linearity 线性(2)Homoscedasticity 同方差性(3)Multivariate normality 多元正态分布(4)Independence od errors 误差…

回归分析是一个广泛使用的统计工具,用于建立两个变量之间的关系模型. 这些变量之一称为预测变量,其值通过实验收集. 另一个变量称为响应变量,其值来自预测变量. 在线性回归中,这两个变量通过一个等式相关联,其中这两个变量的指数(幂)是1.数学上,当绘制为图形时,线性关系表示直线.任何变量的指数不等于1的非线性关系产生曲线. 线性回归的一般数学方程为 - y = ax + b R 以下是使用的参数的描述 - y - 是响应变量. x - 是预测变量. a和b - 叫作系数的常数. 建立回归的步骤 一个…