Pytorch从零开始实现线性回归：一步步揭秘机器学习中的经典算法

2023-10-25 11:55:51

探索机器学习的基石：线性回归模型

踏入机器学习的精彩世界，我们开启一段激动人心的旅程，从头开始构建一个线性回归模型。作为机器学习算法的基石，线性回归将引领我们揭开预测连续值的神秘面纱。做好准备，我们将使用备受推崇的深度学习框架 Pytorch 来实现它。

线性回归：预测之王的秘密

想象一下，你想预测房价或天气变化。线性回归就是你的秘密武器。它是一种监督学习算法，通过样本特征的线性组合来进行预测。

其数学公式如下：

y = b + w1*x1 + w2*x2 + ... + wn*xn

其中，y 是目标变量，x1、x2、...、xn 是样本特征，b 是偏置项，w1、w2、...、wn 是权重。

用 Pytorch 实现线性回归

现在，让我们用 Pytorch 来构建一个线性回归模型。Pytorch 是一个强大的深度学习框架，将助我们轻松实现算法。

首先，导入必要的库：

import torch
import numpy as np

接下来，我们定义模型，它包含一个线性层，将输入特征映射到输出值。

class LinearRegression(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(LinearRegression, self).__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(input_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

为了衡量模型的预测准确性，我们需要定义一个损失函数，它会计算预测值与真实值之间的差异。我们使用均方误差损失函数：

loss_fn = torch.nn.MSELoss()

然后，我们定义优化器，它将更新模型的参数以最小化损失函数。随机梯度下降 (SGD) 优化器是我们使用的强大工具：

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

现在，我们可以开始训练我们的模型了。训练涉及将输入数据和真实值馈送到模型，计算预测值，计算损失，然后使用优化器更新模型参数。

for epoch in range(num_epochs):
    # 将输入数据和真实值作为模型的输入
    y_hat = model(x)

    # 计算损失函数值
    loss = loss_fn(y_hat, y)

    # 使用优化器更新模型的参数
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

结论：释放线性回归的力量

通过这趟构建线性回归模型的旅程，我们掌握了它的基本原理、Pytorch 的用法以及训练过程。现在，你可以自信地使用线性回归来预测连续值，为机器学习领域的进一步探索奠定坚实的基础。

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