李沐笔记（线性回归）

最新推荐文章于 2024-01-21 09:56:26 发布
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文章标签： 线性回归 算法 回归
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一个简化模型（权重和偏差的实际值在后面决定）：

 线性模型：

 线性模型可以看做是单层神经网络（输入维度是d，输出维度是1，每个箭头表示一个权重））：

 衡量预估质量：

 训练数据：

 参数学习：

 显示解：

 

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qq_42310607
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李沐08线性回归和基础算法优化——自学笔记
Rrrrrr900的博客
03-25 1192
我们使用线性模型参数y=Xw+b+c,w=[2,-3.4]^T、b=4.2和噪声项c。定义一个data_iter函数，函数接收批量大小、特征矩阵和标签向量作为输入，生成大小为batch_size的小批量。给定n维输入： x=[x1, x2,…线性模型有一个n维权重和一个标量偏差： w=[w1, w2, …沿着梯度方向将增加损失函数值（梯度，上升最快的方向，负梯度：下降最快的方向）reshape(1,-1)转化成1行；b是批量大小，另一个重要的超参数：不能太大，也不能太小。
【李沐 动手学深度学习】视频课程笔记与重点总结 01-18，从线性回归到pytorch代码
qq_52589927的博客
08-15 1293
本文介绍了：线性回归、多层感知机、pytorch代码等等。其中包含有梯度下降、激活函数、dropout、正则化、pytorch模型构建与参数管理的部分。
线性回归-李沐老师-课堂笔记
04-13
线性回归-李沐老师-课堂笔记
线性回归原理（李沐老师学习笔记）
maggieyiyi的博客
07-15 1297
回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。例如最常见的线性回归y=kx+b;通常，我们使用n来表示数据集中的样本数。对索引为i的样本，其输入表示为x(i)=[x1(i),x2(i)]⊤，其对应的标签是y(i)。............
李沐-线性回归+基础优化算法
qq_36136196的博客
07-06 358
线性回归 线性模型 衡量预估质量 训练数据 参数学习 显式解 基础优化算法 梯度下降 选择学习率：不能太大，也不能太小 小批量随机梯度下降 选择批量大小：不能太大，也不能太小 总结 线性回归的从零开始实现 1.生成人造数据集,真值 features是每一行都包含一个二维数据样本呢,labels是每一啊很难过一个标量 定义一个data_iter 定义初始化模型参数，定义模型 定义损失函数，定义优化算法 此处/batch_size是在损失函数没有做，所以放到梯度这一块来做 训
【李沐】- 线性回归 -自己的理解
weixin_43476632的博客
03-06 225
3.1 为什么使用平方损失作为线性回归的好坏的度量：原因就在于正态分布和线性回归的关系, ϵ=yi-（wTx+b） ϵ是一个随机变量，ϵ的取值有i个 i∈N（N是样本个数），我们对ϵ这个随机变量求似然 因此，在高斯噪声的假设下，最小化均方误差等价于对线性模型的极大似然估计 ...
李沐基于Pytorch的深度学习笔记（7）-线性回归的基本实现（附代码）
m0_57628341的博客
02-28 730
1 线性回归的实现 这里我参考了这篇博客 python机器学习手写算法系列——线性回归_juwikuang的专栏-优快云博客_python 机器学习 由于李沐老师的课程中使用的d2l和我安装的部分库存在冲突，所以我没有使用他的方法进行线性回归。 整体的步骤和我们上面讲到的一个模型步骤是一样的。不过这里呢我们用的是上面的步骤来实现李沐老师的方案。 import torch import numpy as np import pandas as pd import random def s
深度学习笔记4：线性回归+基础优化方法
qq_49407329的博客
08-17 699
学习李沐老师的深度学习（pytorch），做的笔记4（视频8）~~~
李沐《动手学深度学习》课程笔记：08 线性回归 + 基础优化算法
weixin_44850744的博客
02-25 1087
目录 08 线性回归 + 基础优化算法 1.线性回归 2.基础优化算法 3.线性回归的从零开始实现 4.线性回归的简洁实现 08 线性回归 + 基础优化算法 1.线性回归 2.基础优化算法 3.线性回归的从零开始实现 import random import torch from d2l import torch as d2l import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = .
学习笔记-李沐动手学深度学习（二）（08-09、线性回归、优化算法、梯度下降、学习率、Softmax回归、损失函数、图片分类）
ljmiiianng的博客
01-21 1995
说明："""生成 y = Xw + b + 噪声"""num_examples = len(features) # 样本个数indices = list(range(num_examples)) # 样本索引# 这些样本是随即读取的，没有特定的顺序random.shuffle(indices) # 把索引随即打乱。
李沐线性回归1代码笔记
WSunsky
10-20 272
工具：jypter 语言：python %matplotlib inline import random import torch from d2l import torch as d2l %matplotlib inline将图表内嵌到notebook中，省略plt.show() ipython环境中魔法命令以%或者%%开头 d2l包 《动手学深度学习》提供的包 def synthetic_data(w,b,num_examples): X=torch.normal(0,1,(.
【深度学习】线性回归问题的简洁实现（李沐：动手学深度学习）
qq_46289793的博客
01-15 242
【代码】【深度学习】线性回归问题的简洁实现（李沐：动手学深度学习）
跟李沐学AI--线性回归的代码实现
wwssjj_12345678的博客
03-19 2050
李沐的动手学深度学习--线性回归代码实现
李沐 线性回归 + 基础优化算法
Asv1p的博客
10-14 185
这个是线性回归 + 基础优化算法课程的简单实现从零开始的被我删了=-= import numpy as np import torch from torch.utils import data from d2l import torch as d2l from torch import nn true_w=torch.tensor([2,-3.4]) true_b=4.2 features,labels=d2l.synthetic_data(true_w,true_b,1000) def load_a
跟李沐学习深度学习-线性回归和基础优化函数
qq_36820823的博客
03-27 1864
线性回归和基础优化函数线性回归背景简化模型向量版本单层神经网络损失函数训练数据的采集参数学习线性函数的显示解总结基础优化函数梯度下降detachyieldepochwith关键字 线性回归 背景 李沐老师做了一个背景介绍，说美国买房需要竞价。所以根据别人的出价，那么我自己出多少合适。就需要预测价格的走势。这就需要线性回归。 简化模型 设置一个简化的模型说房价和房间数，卫生间数，居住面积有关。那么线性回归的目的就是需要求出每个x前面的w参数和b常数。 向量版本 拓展到一个n维的向量。那么线性模型就变成了向
动手学深度学习笔记day3
m0_56770663的博客
07-14 1369
线性回归
深度学习与神经网络学习笔记(四)---线性回归
GodWeiJia的博客
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关于深度学习与神经网络的一些学习笔记
线性回归简洁实现
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动手学深度学习，线性回归简单实现
使用深度学习框架来实现线性回归模型
qq_44653420的博客
06-02 1070
直接调用d2l中的synthetic_data生成数据集 二、读取数据集  调用框架中现有的API来读取数据，我们将features和labels作为API的参数传递，并通过数据迭代器指定batch_size,此外布尔值is_train表示是否希望数据迭代器对象在每一个迭代周期内打乱数据。 这里使用Iter构造python迭代器，并使用Next从迭代器中获取第一项。 对于标准深度学习模型，我们可以使用框架的预定义好的层。首先定义一个模型变量Net,它是一个Squential类的实例，Sequential类将
李沐深度学习线性回归
最新发布
01-12
### 李沐深度学习中的线性回归 #### 实现线性回归模型 在李沐的《动手学深度学习》教程中，通过仅使用`NDArray`和`autograd`实现了线性回归训练过程[^1]。具体来说，在初始化阶段，定义了权重和偏差作为可训练参数，并设定了初始值。 为了更好地理解这个概念，下面是一个简单的Python代码片段用于展示如何构建这样的模型： ```python def linreg(X, w, b): """线性回归模型""" return nd.dot(X, w) + b ``` 此函数接收输入特征矩阵X以及两个参数w（权重）和b（偏置项）。它返回预测的目标变量Y帽，这是基于当前设定的权重和偏移计算得出的结果。 接着，对于损失函数的选择上，通常采用均方误差(MSE)，因为它能够有效地衡量实际输出与预期之间的差异程度: ```python def squared_loss(y_hat, y): """均方损失""" return (y_hat - y.reshape(y_hat.shape)) ** 2 / 2 ``` 这里需要注意的是，当处理真实标签时，应该将其形状调整为与预测值相同的形式以便于后续操作。 最后，在更新规则方面，则运用到了梯度下降的思想。正如所提到的学习率决定了每次迭代过程中沿着最陡峭路径前进的距离；而负梯度则指示出了应当朝哪个方向移动才能使目标函数最小化[^2]: ```python def sgd(params, lr, batch_size): for param in params: param[:] = param - lr * param.grad / batch_size ``` 这段代码展示了简单的小批量随机梯度下降(SGD)方法，其中包含了三个主要组成部分——待优化的参数列表、选定的学习速率lr以及批次大小batch_size。
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