深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）

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文章标签： 深度学习 线性回归 pytorch
于 2023-05-16 10:52:03 首次发布
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本文介绍了回归分析的基本概念，包括线性回归和非线性回归的分类。重点讲解了一元和多元线性回归，并通过Pytorch详细实现了线性回归模型的训练流程，包括模型建立、损失函数、优化器以及模型的训练和测试。文中还解释了PyTorch中Variable和model.eval()的作用。

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线性回归

1、回归的概念

回归的本来意思是，无论父母的身高多高或多矮，小孩的身高总是趋向于回到均值附近，也就是回归趋向均值！，这就是回归分析的本质

2、回归的分类

  • 线性回归（又分为一元线性回归和多元线性回归）
  • 广义线性回归（又分为逻辑回归和对数回归）
  • 非线性回归

3、线性回归

线性回归是深度学习中最基础、最简单的模型。虽然简单，但是跟大多数监督学习算法的建模思路都是一样的。

  1. 建立模型
  2. 定义损失函数
  3. 定义优化函数
  4. 训练模型
  5. 测试模型

线性回归是用来确定两种或两种以上变量间相互依赖关系的统计分析方法。

如果一个自变量和一个因变量，且二者关系可以用一条直线近似表示，则这种线性回归叫做：一元线性回归

如果两个或两个以上自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则这种线性回归叫做：多元线性回归

线性回归的目标是找到一个与这些数据最吻合的线性函数，用来预测或分类。那怎么找到这个线性函数呢？

找到一条直线，让所有样本到这条直线的欧式距离之和最小即可（也就是最

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