深度学习与PyTorch入门实战 - 03. 简单回归案例

《深度学习与PyTorch入门实战—03. 简单回归案例》的核心内容如下： 1. **简单回归案例概述** 该课主要介绍了简单回归的基本概念和实现，结合PyTorch进行实战操作。 2. **梯度下降与损失函数** - 提到了梯度下降法（Gradient Descent）在优化模型参数中的应用。 - 给出了损失函数的表达式： $$\text{loss} = x^2 \cdot \sin(x)$$ 3. **线性方程与参数求解** - 介绍了线性回归的基本形式： $$y = w \cdot x + b$$ - 提供了具体的方程实例： - $$1.567 = w \cdot 1 + b$$ - $$3.043 = w \cdot 2 + b$$ - 解出的参数值为： - $$w = 1.477$$ - $$b = 0.089$$ 4. **闭式解法** - 提到闭式解法（Closed Form Solution）作为解决线性回归问题的直接方法之一。 该课通过具体案例和公式推导，帮助学习者理解简单回归的实现原理和实际应用。