每天給小編五分鐘，小編用自己的代碼，帶你輕松學習深度學習！本文將會帶你做完一個深度學習進階版的線性回歸---多項式線性回歸，帶你進一步掌握線性回歸這一深度學習經(jīng)典模型，然后在此基礎(chǔ)上，小編將在下篇文章帶你實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且用它實現(xiàn)對數(shù)據(jù)集的訓練。野蠻智能，小白也能看懂的人工智能。

本文代碼環(huán)境：Anaconda3+pytorch1.0，python版本為3.4-3.6，如果你還沒有搭建好環(huán)境，可以參考小編的：文科生也能看懂的深度學習入門寶典：pytorch+tensorflow快速上手

關(guān)于多項式線性回歸的前生今世小編已經(jīng)在深度學習模型速成，三分鐘解決經(jīng)典線性回歸模型(附完整代碼)進行了講解。本文要講的是一個進階版的線性回歸---多項式線性回歸。

多項式線性回歸

多項式線性回歸的最大優(yōu)點就是把原來的x1,x2,x3，這些數(shù)據(jù)更加多層次的描述變成了，例如x1，就變成了三個對應(yīng)權(quán)重分別乘以x1的一次方，x1的二次方，x1的三次方。這樣做的好處是可以更加準確的描述數(shù)據(jù)的特點。方便我們在選擇其他模型前，對數(shù)據(jù)有一個更好地預(yù)估。

多項式線性回歸代碼實現(xiàn)

講解完了多項式線性回歸的基本原理，下面進入代碼的實現(xiàn)。代碼如下：

代碼略微有點長，但還是希望大家耐心看完。首選是導(dǎo)入必要的包，這一步操作和小編的深度學習模型速成，三分鐘解決經(jīng)典線性回歸模型一文中的操作是一樣一樣的。然后make features?函數(shù)是將原來的數(shù)據(jù)進行升維操作。將原來的數(shù)據(jù)由{x1,x2,x3,x4}，變成{[x1**1,x1**2,x1**3],[x2**1,x2**2,x2**3]}，然后數(shù)據(jù)就從一個維度變?yōu)榱巳齻€維度，這樣可以更加具體的描述數(shù)據(jù)。畫出來的曲線也更加具體，準確。

然后定義數(shù)據(jù)，定義好我們的數(shù)據(jù)集：x，和y=wx+b，這是我們希望將x作為數(shù)據(jù)集后訓練得到的最擬合的結(jié)果。(注意，這里的w和x是矩陣，所以她們的乘法要用mm，mm指的是矩陣乘法)。最終通過，f(x)這一函數(shù)得到結(jié)果。

然后get_batch函數(shù)定義了一組訓練集，和對應(yīng)的結(jié)果y。并將其返回。poly_model是我們定義的模型。criterion指的是損失函數(shù)，optimizer選擇了梯度下降法進行優(yōu)化。最后在while(ture)下進行訓練。

測試結(jié)果如下：

為了方便大家對比，我把藍點向上移了一個單位。通過對比，我們發(fā)現(xiàn)，結(jié)果還是很準確的。野蠻智能，小白也能看懂的人工智能。歡迎大家評論。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的c++ 三次多项式拟合_线性回归进阶版，多项式线性回归讲解与实现（附完整代码）...的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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