Linear Regression 原理与代码实战案例讲解

最新推荐文章于 2025-04-17 09:39:32 发布
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Linear Regression 原理与代码实战案例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词：线性回归,机器学习基础,数据拟合,最小二乘法,Python编程

1.背景介绍

1.1 问题的由来

在数据分析和预测建模领域，我们经常需要从历史数据中提取规律，并根据这些规律对未来情况进行预测或理解当前情况背后的原因。线性回归就是一种用于解决这类问题的统计方法，它试图找到一组数据点的最佳直线或平面，使得整个数据集到这条直线或平面的距离之和最小化。这种模型可以用来预测一个连续变量（因变量）基于一个或多个其他连续变量（自变量）的变化趋势。

1.2 研究现状

随着大数据时代的到来，线性回归作为经典机器学习技术，在实际应用中得到了广泛的应用。其主要应用于金融预测、市场分析、生物医学研究、社会科学等多个领域。同时，随着计算能力的提升，优化算法的发展，现代线性回归模型能够处理高维数据，以及非线性关系的扩展形式——多元多项式回归。

1.3 研究意义

线性回归是入门级机器学习的重要组成部分，它不仅帮助初学者建立对数据和模式的理解，

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seq2seq任务输入一组数字，输出数字的累加和import torch.optim as optim #优化import numpy as np #计算#数据生成器:生成大小为samples x length 的矩阵，数值位于0-10之间,横坐标表示输入样本数，纵坐标表示序列长度#存储每行累加和return X,Y#数据加载器# data -> tensor 转换函数#模型定义#初始化: 输入大小，输出大小，层数，隐藏层大小，头部数量，丢失率#词嵌入#位置编码器。
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文章目录Transformer结构0. RNN的缺点1. 整体结构域2. Encoder部分2.1. multi-head-Attention层2.1.1 插入讲解self-attention2.1.2. 回到多头2.2. 全连接层3. Decoder部分4. Generator部分5. Positional Encoding参考文献： Transformer结构 与Bert论文相关，Bert中也插入了相关连接。 0. RNN的缺点 RNN相关算法只能从左向右依次计算或者从右向左依次计算，这种机制带来了两
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Transformer架构是一种重要的神经网络模型架构，最初由Vaswani等人在2017年提出，并在机器翻译任务上取得了显著的性能提升。Transformer架构的优势在于它可以处理较长的输入序列，并且由于并行化的设计，训练和推理速度较快。此外，自注意力机制使得模型能够捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，增强了模型的表达和建模能力。在自注意力机制中，输入序列中的每个位置都与其他位置进行交互，根据它们之间的相关性分配不同的权重。这有助于模型捕捉输入序列中的全局信息，并建立更好的表示。
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