PyTorch 是 Facebook 开发和维护的一个开源的神经网路库,近来的发展势头相当强劲,也有越来越多的开发者为其撰写教程,本文也是其中之一。这是「PyTorch: Zero to GANs」系列教程的第二篇,介绍了在 PyTorch 中实现线性回归和梯度下降的基本方法。
选自medium,作者:Aakash N S,机器之心编译,参与:Panda。
这篇文章将讨论机器学习的一大基本演算法:线性回归。我们将创建一个模型,使其能根据一个区域的平均温度、降雨量和湿度(输入变数或特征)预测苹果和橙子的作物产量(目标变数)。训练数据如下: