d2l.synthetic_data函数的参数及其作用

d2l.synthetic_data函数的参数包括num_examples，num_inputs和true_w，其中num_examples是我们要生成的数据集的样本数量，num_inputs是每个样本的维度数量，true_w是我们用来生成标签数据的真实权重参数。函数的作用是生成一个带有噪声的合成数据集，作为机器学习算法的训练数据，以测试算法在这个数据集上的性能表现。

相关问题

d2l.synthetic_data参数

d2l.synthetic_data函数是Deep Learning 2（D2L）框架中用于生成合成数据的函数。它可以用来生成多种类型的合成数据集，例如线性回归、多项式回归、分类数据集等。

该函数有以下参数：

- num_examples：生成的示例数目。
- num_features：生成的每个示例的特征数目。
- noise：生成的示例中添加的噪声的标准差。
- seed：随机数生成器种子，用于在每次调用时产生相同的数据集。

使用d2l.synthetic_data函数可以方便地生成自己的数据集，以用于训练和测试深度学习模型。

使用d2l.synthetic_data函数生成sin(x)数据集

以下是使用d2l.synthetic_data函数生成sin(x)数据集的代码：

import numpy as np
import d2l

n = 1000
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, n)
y = np.sin(x) + np.random.normal(scale=0.1, size=n)
data = np.vstack((x, y)).T

d2l.set_figsize((4, 3))
d2l.plt.scatter(x, y, 1)
d2l.plt.xlabel('x')
d2l.plt.ylabel('y')

该代码将生成1000个在[-π, π]上均匀分布的x值，并使用正弦函数和高斯白噪声生成对应的y值。最后，将数据集可视化并打印出来。