PyTorch基礎(chǔ)入門三：PyTorch搭建多項式回歸模型 

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1）理論簡介

對于一般的線性回歸模型，由于該函數(shù)擬合出來的是一條直線，所以精度欠佳，我們可以考慮多項式回歸來擬合更多的模型。所謂多項式回歸，其本質(zhì)也是線性回歸。也就是說，我們采取的方法是，提高每個屬性的次數(shù)來增加維度數(shù)。比如，請看下面這樣的例子：

如果我們想要擬合方程：

對于輸入變量和輸出值，我們只需要增加其平方項、三次方項系數(shù)即可。所以，我們可以設(shè)置如下參數(shù)方程：

可以看到，上述方程與線性回歸方程并沒有本質(zhì)區(qū)別。所以我們可以采用線性回歸的方式來進行多項式的擬合。下面請看代碼部分。

2）代碼實現(xiàn)

當然最先要做的就是導(dǎo)包了，下面需要說明的只有一個：itertools中的count，這個是用來記數(shù)用的，其可以記數(shù)到無窮，第一個參數(shù)是記數(shù)的起始值，第二個參數(shù)是步長。其內(nèi)部實現(xiàn)相當于如下代碼：

def count(firstval=0, step=1):
 x = firstval
 while 1:
 yield x
 x += step

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分享名稱：PyTorch搭建多項式回歸模型（三）-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁URL：http://chinadenli.net/article34/cohipe.html

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