pytorch 逻辑回归

PyTorch逻辑回归是一种基于PyTorch框架的机器学习算法，用于二分类问题。它使用一个逻辑函数来估计特征和目标变量之间的关系，并预测新样本的分类。逻辑回归模型的训练过程中，我们需要定义模型的结构、损失函数和优化器。在训练过程中，模型通过优化损失函数来调整权重和偏置，使得模型能够更好地拟合训练数据。逻辑回归在实际应用中具有广泛的应用，例如文本分类、情感分析和图像识别等领域。通过使用PyTorch的强大功能，我们可以轻松地构建和训练逻辑回归模型，并应用于各种实际问题中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PyTorch线性回归和逻辑回归实战示例](https://download.csdn.net/download/weixin_38665814/12868803)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [pytorch 实现逻辑回归](https://blog.csdn.net/qq_44886601/article/details/127284028)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]