一个简单的线性回归模型type
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线性回归的从零开始实现
生成人工数据集
在生成人工数据集之前，我们需要指定真实的 和 。函数内部先生成一些特征，再根据这些特征和真实的 , 生成标签，并添加一些噪声。公式如下：
工具函数 batch(data_iter)
我们需要一个能批量读取样本数据的函数。这个函数是一个迭代器，先生成所有样本的索引，打乱索引后，一个批次一个批次地输出特征和标签。
线性回归
接下来定义线性回归函数、均方损失函数和梯度下降函数。随机初始化 和 ，设置超参数学习率 和训练轮数 ，然后开始训练。
线性回归的简洁实现
自定义数据加载器
定义框架
开始训练
- Author:D-major
- URL:notion-next-mu-plum.vercel.app/article/MyFirstLinearRegression
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