今天小编就为大家分享一篇利用Pytorch实现简单的线性回归算法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

四个机器学习实验，主要涉及简单的线性回归、朴素贝叶斯分类器、支持向量机、CNN做文本分类，内附实验指导书、讲解PPT、参考代码 1、实验讲解PPT 4份 实验一 线性回归模型实验指导 实验二 支持向量机模型实验指导 实验三 贝叶斯分类解决西瓜问题 实验四 基于tensorflow实现CNN文本分类 2、实验指导书 4份 实验一 线性回归实验指导书 实验二 支持向量机实验指导书 实验三 贝叶斯分类实验指导书 实验四 基于tensorflow实现cnn文本处理实验指导书 3、实验参考代码 4份 实验一 LinearRegression 实验二 SVM 实验三 bayes_classify_demo 实验四 cnn-text-classification-tf

因为整个项目包中包括一个python3.7的lib库，文件太大，所以需要自己将linear.py和放到PyCharm项目中，有问题可以问我

线性回归 一个简单的线性回归机器学习程序，用Python 3.4编写 依存关系 numpy： ://www.numpy.org/ Docopt： ： 如果按照“安装”下的说明进行操作，则不必手动安装。 安装 获取此存储库中的文件。 例如：git clone 在命令提示符下，导航到此存储库在计算机上的保存位置。 您应该看到文件setup.py。 安装 跑步 > python setup.py install # do not use 'pip install .', this is just a script 您现在应该可以直接运行“ regress.py” 训练集和测试集 regress.py将使用训练集来学习一个权重矩阵，该矩阵将应用于测试集中每个条目的属性，以预测该条目的类别。 它将比较其预测与实际类别，并查看其预测是否正确。 处理完所有条目后，它将报告其总体准确性。

本文主要在《古兰经》一书中提出了一个良好的简单，多线性动词回归模型。 该模型分析了由多个当前动词（t-un，---）或（y-un，---）的频率对具有（-un，-）形式的单词的频率的影响。 ），模型以及独立变量与因变量之间的关系，方法是使用简单的线性回归模型将线性方程式拟合到观测数据。 matlab函数用于查找线性回归模型的参数并绘制拟合。 结果表明，该模型的参数为一个向量（1，1），数据集的平均值为（6，7）。 它与输入动词对应的是它们进入的动词的频率和进入的频率（yadkolun dakilun），该行和古兰经中的387个动词及其派生动词的数据集中还有其他17个点。 当我们使用树变量并使用3D选项（用于多元回归模型的“显示文本”）将其绘制为3D时，将显示Allah（）的名称。

一条Python代码，可为散点图提供最合适的一行。 与典型的散点图算法相比，这可能会提供更差的拟合度，但我相信与其他算法相比，它很容易理解。 另外，它可能更快，但我不知道。 了解更多信息后，我将更新此文件。