初始PyTorch（一）：梯度降低

  1、批量梯度降低Batch Gradient Descent： 普通的BGD算法是每次迭代把全部样本都过一遍，每训练一组样本就把梯度更新一次。 简单的一元二次方程：y=wx+b，有时加入噪声。损失函数html def loss(b, w, points): totalError = 0 for i in range(0, len(points)): x = po

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