线性回归练习

本文将为您详细介绍PyTorch实战教程中的线性回归和逻辑回归，包括其原理、实现和应用场景。我们将深入探讨各种特征提取技术、优化算法以及模型评估策略，以帮助您解决实际问题。此外，我们还提供了大量的代码

本文实例为大家分享了pytorch实现线性回归以及多元回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下最近在学习pytorch，现在把学习的代码放在这里，下面是github链接直接附上结果如图所示：多元回归：

索引序列——数组练习 分析: 1.定义存储成绩等级的数组 2.定义存储成绩数组并依次从键盘接受20名同学的成绩存放到数组中 3.遍历成绩数组,对每一个成绩进行判断并将结果以计数的方式存储到等级数组中

对数几率回归练习数据，对应的两个txt文件，有测试数据和训练数据，对应的每一行是数据集，训练集有三列，最后一列是label，其他两个是特征，测试集有2列，都是特征

数据为某公司三种销售渠道的广告投入和最终销售量,可以用于简单的线性回归分析和机器学习中的线性回归分析。

主要介绍了Python线性回归实战分析以及代码讲解,对此有兴趣的朋友学习下吧。

在学习的过程中,用matlab实现的线性回归代码。包括数据和程序。

针对多元线性回归的解法。用matlab调试成功!

训练结果数集(pdf)与源代码。 通过梯度下降优化器进行优化,尝试采用不同的学习率和训练轮数等超参数,记录训练后的损失值和W、b变量值。 提交要求: 1、至少5次不同超参数的运行结果的记录文档(wor

线性回归算法原理,最小二乘法求解多元线性回归的参数,在sklearn库实现,回归类模型评估指标,最后介绍了下岭回归和lasso。