深度学习中的线性模型实战
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简介：
本书聚焦于深度学习中应用广泛的线性模型，通过丰富的实例和代码演示其原理与实践技巧，旨在帮助读者掌握线性模型在实际问题中的高效运用。
首先我们需要从真实模型中采样多组数据。对于已知的真实模型玩具示例，直接从指定的1.477、b=0.089的真实模型进行采样：
y = 1.477 * x + 0.089
为了模拟实际样本中的观测误差，我们引入一个误差变量c，并且它服从均值为0、方差为0.01的高斯分布：
y = 1.477x + 0.089 + c, 其中 c ~ N(0, 0.01)
通过随机采样n=100次，我们将获得包含这100个样本的数据集：
data=[] #用于保存样本的列表
for i in range(100):#循环执行100次采样操作
x = np.random.uniform(-10., 10.) #随机生成输入x值
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