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# 基于 Pytorch 的线性回归简介实现 主要内容：借助 Pytorch 框架，结合 d2l 面向对象设计，完成线性回归的简洁实现 # 准备 1234import numpy as npimport torchfrom torch import nnfrom d2l import torch as d2l torch.nn 包含了常用的神经网络层 # 模型定义 d2l.Module # 参数及其初始化 1234567class LinearRegression(d2l.Module): def __init__(self, lr): super().__init__()...

# 人造数据 ** 主要内容：** 介绍了如何在面向对象的设计下，实现 d2l 框架中的 DataModule 的方法 ** 人造数据的意义：** 用于评估模型的能力 # 如何生成数据集？ 自定义一个类，并继承自 DataModule，在 init 中完成数据的生成 例子： 12345678910class SyntheticRegressionData(d2l.DataModule): #@save """Synthetic data for linear regression."""...

# 线性回归 # 模型 假设：yyy 与 x\mathbf xx 大致是线性关系 模型：y^=w1x1+⋯+wdxd+b\hat{y} = w_1 x_1 + \cdots + w_d x_d + by^​=w1​x1​+⋯+wd​xd​+b 更简洁的表示：y^=w⊤x+b\hat{y} = \mathbf{w}^\top \mathbf{x} + by^​=w⊤x+b 可以通过将 x\mathbf xx 增加一项 1，进而把 bbb 纳入 w\mathbf...