上海贸易网站建设,庆阳有人做农资网站吗,所有手机浏览器大全,网站被谷歌降权每天给小编五分钟#xff0c;小编用自己的代码#xff0c;带你轻松学习深度学习#xff01;本文将会带你做完一个深度学习进阶版的线性回归---多项式线性回归#xff0c;带你进一步掌握线性回归这一深度学习经典模型#xff0c;然后在此基础上#xff0c;小编将在下篇文章…每天给小编五分钟小编用自己的代码带你轻松学习深度学习本文将会带你做完一个深度学习进阶版的线性回归---多项式线性回归带你进一步掌握线性回归这一深度学习经典模型然后在此基础上小编将在下篇文章带你实现神经网络并且用它实现对数据集的训练。野蛮智能小白也能看懂的人工智能。本文代码环境Anaconda3pytorch1.0python版本为3.4-3.6如果你还没有搭建好环境可以参考小编的文科生也能看懂的深度学习入门宝典pytorchtensorflow快速上手关于多项式线性回归的前生今世小编已经在深度学习模型速成三分钟解决经典线性回归模型(附完整代码)进行了讲解。本文要讲的是一个进阶版的线性回归---多项式线性回归。多项式线性回归多项式线性回归的最大优点就是把原来的x1,x2,x3这些数据更加多层次的描述变成了例如x1就变成了三个对应权重分别乘以x1的一次方x1的二次方x1的三次方。这样做的好处是可以更加准确的描述数据的特点。方便我们在选择其他模型前对数据有一个更好地预估。多项式线性回归代码实现讲解完了多项式线性回归的基本原理下面进入代码的实现。代码如下代码略微有点长但还是希望大家耐心看完。首选是导入必要的包这一步操作和小编的深度学习模型速成三分钟解决经典线性回归模型一文中的操作是一样一样的。然后make features​函数是将原来的数据进行升维操作。将原来的数据由{x1,x2,x3,x4}变成{[x1**1,x1**2,x1**3],[x2**1,x2**2,x2**3]}然后数据就从一个维度变为了三个维度这样可以更加具体的描述数据。画出来的曲线也更加具体准确。然后定义数据定义好我们的数据集x和ywxb这是我们希望将x作为数据集后训练得到的最拟合的结果。(注意这里的w和x是矩阵所以她们的乘法要用mmmm指的是矩阵乘法)。最终通过f(x)这一函数得到结果。然后get_batch函数定义了一组训练集和对应的结果y。并将其返回。poly_model是我们定义的模型。criterion指的是损失函数optimizer选择了梯度下降法进行优化。最后在while(ture)下进行训练。测试结果如下为了方便大家对比我把蓝点向上移了一个单位。通过对比我们发现结果还是很准确的。野蛮智能小白也能看懂的人工智能。欢迎大家评论。​