pytorch深度学习基础（八）——线性回归

假设我们有一个房价预测的问题，我们有很多条数据，每一个数据项有很多特征，这些特征就是x，而房价就是y，线性回归要解决的就是得出一批合适的w和b来实现x向y的映射，使得我们得到x时就可以预测出y。但是不是所有的问题都可以得到解析解，所以我们一般使用梯度下降的方式进行优化，优化方式是：各个参数沿着梯度的反方向更新，梯度方向就是方向导数最大的方向。为了求得权值和偏置的最优值，我们需要定义损失函数，通过降低损失函数的损失进行权值和偏置的优化。