线性回归等知识点打卡

由于之前的知识点只有机器学习的，pytorch几乎没用过，所以这次学习就是个小白，具体的有许多代码都是没见过的。 一、线性回归 1.生成数据集 1） torch.randn(*sizes, out=None) 返回一个张量，包含了从标准正态分布（均值为0，方差为1，即高斯白噪声）中抽取的一组随机数。张量的形状由参数sizes定义。 2）torch.rand(*sizes, out=None) 返回

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