반응형 feature1 Multivariable Linear Regression + nn.Module 이전 글에서 x가 1개일 때 H(x)=Wx+b에서의 선형 회귀가 아닌 x가 여러개일때의 선형회귀, H(x)=W1x1+W2x2+...+Wnxn+b를 살펴본다. 샘플(sample) : 전체 훈련 데이터의 개수를 셀 수 있는 1개의 단위, 현재 샘플의 수는 총 5개 특성(feature) : 각 샘플에서 yy를 결정하게 하는 각각의 독립 변수 x, 현재 특성은 3개 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim # 훈련 데이터 x1_train = torch.FloatTensor([[73], [93], [89], [96], [73]]) x2_train = torch.FloatTensor([[.. 2021. 3. 2. 이전 1 다음 반응형
