01深度学习-线性模型

1. 线性模型

    应用PyTorch的步骤：数据集->选模型->模型训练->推理结果

    （1）模型的形式：y=ax+b/y=ax^2+bx+c/y=ae^(bx)+c

    （2）确定模型的权重（w）：随机猜->评估模型与数据集之间的偏移（即计算损失）

    （3）损失函数（针对一个样本）：loss=（y_pre-y）^2

             平均平方误差（MSE）：cost=1/N*(y_pre-y)^2  （均为从1到N）

      代码举例:

for w in np.arange(0.0,4.1,0.1)：生成权重，范围在0-4.1，间隔为0.1

for x_val,y_val in zip() ：对不同权重下的y值进行预测

l_sum：对损失求和进而求MSE