pytorch线性回归机器学习

PyTorch是一个广泛应用于机器学习的深度学习框架，而线性回归是机器学习中的一种基本模型。在线性回归中，我们使用数理统计中的回归分析来确定两种或两种以上变量之间的定量关系。具体来说，在PyTorch中实现线性回归可以使用nn.Linear类，在这个类中定义了全连接层。通过传递参数到nn.Linear中，我们可以指定输入特征的形状和输出特征的形状。例如，通过使用nn.Sequential(nn.Linear(2, 1))，我们可以定义一个具有输入特征形状为2，输出特征形状为1的线性回归模型。接下来，我们可以使用损失函数来衡量预测值与真实值之间的差距，常用的损失函数有均方差损失函数和平均绝对误差损失函数等。然后，我们可以使用优化算法（如梯度下降）来更新模型参数，以最小化损失函数并提高模型的预测性能。这样就可以完成PyTorch中的线性回归机器学习任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [基础线性回归的PyTorch实现 PyTorch框架入门案例](https://download.csdn.net/download/didi_ya/37378255)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [Pytorch实现机器学习之线性回归](https://blog.csdn.net/rothschild666/article/details/123387737)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [Pytorch 线性回归](https://blog.csdn.net/qq_39906884/article/details/124141176)[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: 33.333333333333336%"]
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