内容包含详细注释 代码中有数据集的下载程序: 人工构造简单二分类数据集，两个数据集大小为100，样本特征维度为2，且分别服从均值互为相反数且方差相同的正态分布。两个数据集的样本标签分别为0和1。 Fashion-MNIST数据集，该数据集为一个多类图像分类数据集，包含60000个训练图像样本，10000个测试图像样本。每个样本的数据格式为28*28*1。共10类：dress（连⾐裙）、coat（外套）、 代码内容包括： PyTorch基本操作实验； Torch.nn实现Logistic回归实验、softmax回归实验、实现前馈神经网络（多分类、二分类、回归）； 手动实现Logistic回归实验、softmax回归实验、实现前馈神经网络（多分类、二分类、回归）； 多分类实验torch.nn实现Dropout和多分类实验torch.optim实现L2范数正则化； 对多分类任务中的模型评估隐藏层层数和隐藏单元个数对实验结果的影响；

线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。

实验6-线性回归实验.doc

逻辑回归 实验程序 所用数据 详细参看我的博客 逻辑回归（logistics regression）

回归实验疫情分析医药走势

logistic/sigmoid函数作用：把取值范围从负无穷到正无穷的公式计算结果，压缩到0和1之间，这样的输出值表达为“可能性”更直观。 逻辑回归算法用于估计预测目标的可能性，它属于软分类算法，即最终得到的是一个具体的概率，而不仅仅是“是”或“不是”这样的二分类结果；

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