摘要：
关系拟合（分类） 一、建立数据集 import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # make fake data n_d 阅读全文
摘要：
关系拟合（回归） 一、建立数据集 import torch import torch.nn.functional as F # 激励函数都在这 import matplotlib.pyplot as plt #unsqueeze把一维数据转换为二维数据，因为torch只会处理二维数据 x = tor 阅读全文
摘要：
一、感知机 给定输入x，权重w，偏移b，感知机输出为： 本质上，感知机就是一个二分类问题，与线性回归相比，线性回归输出实数，而这里输出一个离散类；与softmax回归相比，softmax是个多分类问题，输出概率，而这里只是一个二分类问题。 二、训练感知机 最初对感知机的训练： initialize 阅读全文
摘要：
交叉熵损失函数（Cross Entropy） 一般来说，Cross Entropy损失函数常用于分类问题中，十分有效。 说到分类问题，与之相关的还有回归问题，简述两者区别： 回归问题，目标是找到最优拟合，用于预测连续值，一般以区间的形式输出，如预测价格在哪个范围、比赛可能胜利的场数等。其中，y_ha 阅读全文