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神经网络实验3：线性回归的技术实现与分析 线性回归是机器学习中最基础的模型之一，常用于预测连续值目标变量。在神经网络框架下实现线性回归，能够更好地理解梯度下降、损失函数等核心概念。 线性回归的数学原理 线性回归模型的数学表达式为： y = Wx + b 其中：  y 是预测值 x 是输入特征 W 是权重矩阵 b 是偏置项  损失函数通常采用均方误差（MSE）： L = (1/n) * Σ(y_pred - y_true)2 使用PyTorch实现线性回归 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 准备数据 ...