pytorch写神经网络 （1）准备数据集 （2）涉及模型（yheight） （3）构造损失函数和优化器 （4）训练周期（前馈、反馈、更新） 1 import torch 2 3 #1.准备数据 4 x_data=torch.tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]) 5 y_data= ...
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2021-04-19 15:52:05
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本篇文章从torch的角度去解决了线性回归问题，细节你可能不懂，但也可以发现它是非常简单的，全程没有让你去实现优化器、去实现全连接层、去实现反向传播，在这里你就不需要去实现一个数学公式。你需要做的仅仅是成为一个优秀的调包侠，并且努力成为一个伟大的调参师即可。
至于为什么直接上代码，而不是先讲解to... ...
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2021-04-15 12:48:41
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1.概述 在机器学习里面，常见的预测算法有以下几种： 简易平均法：包括几何平均法、算数平均法及加权平均法； 移动平均法：包括简单移动平均法和加权移动平均法； 指数平滑法：包括一次指数平滑法和二次指数平滑法，以及三次指数平滑法； 线性回归法：包括一元线性回归和二元线性回归。 本篇博客，笔者将为大家主要 ...
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2021-03-30 13:08:27
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使用回归法选股, 和之前选取的因子是一样的 def regression_select(context,bar_dict): # 查询因子数据 q=query(fundamentals.eod_derivative_indicator.pe_ratio, fundamentals.eod_deriv ...
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2021-03-26 15:19:28
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阅读目录 1. 批量梯度下降法BGD 2. 随机梯度下降法SGD 3. 小批量梯度下降法MBGD 4. 总结 在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进 ...
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2021-03-18 14:27:25
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#引入torch import torch #准备数据，用Tensor张量表示 x_data = torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]) y_data = torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]]) #将线性模型定义为一个类，nn的意思是神经网络n ...
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2021-03-04 13:04:13
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参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_45665788/article/details/104919669 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf # 载入随机 ...
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2021-03-01 14:06:36
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变量OP： 变量的特点： 创建变量： 修改变量的命名空间： API： 高级： 实现线性回归： 案例： 案例代码： def linear_regression(): """ 自实现一个线性回归 :return: """ with tf.compat.v1.variable_scope("prepare ...
带有L2正则化的线性回归-岭回归 岭回归，其实也是一种线性回归。只不过在算法建立回归方程时候，加上正则化的限制，从而达到解决过拟合的效果 API sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, fit_intercept=True,solver="auto", norma ...
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2021-02-19 13:28:20
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一、监督学习 1、回归模型 1.1 线性回归模型 求解 最小二乘法 梯度下降法 2、分类模型 2.1 K近邻（KNN） 示例 KNN距离计算 KNN算法 2.2 逻辑斯蒂回归 逻辑斯蒂回归 —— 分类问题 Sigmoid函数（压缩函数） 逻辑斯谛回归损失函数 梯度下降法求解 2..3 决策树 示例 ...
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2021-02-10 12:54:48
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