Pytorch深度学习入门（笔记）

1.线性模型

 1.方差与平均方差

这是方差（损失）

这是平均损失（MSE）这个值越小，拟合性越好

2.代码实现

算法：穷举法 求线性模型的权重，从0试到4.0，步长0.1，要使用np.arange( ,  , )函数

代码实现：一般训练过程中，横轴是一个训练轮数而不是权重。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x_data=[1,2,3]
y_data=[2,4,6]
def predict(x):   #预测y值
    return x*w
def loss(x,y):
    y_predict=predict(x)  #计算损失
    return (y_predict-y)*(y_predict-y)
w_list=[]         #权重列表
mse_list=[]       #平均损失列表
for w in np.arange(0.0,4.1,0.1):
    print("w=",w)
    loss_sum=