PyTorch基础入门三：PyTorch搭建多项式回归模型 

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1）理论简介

对于一般的线性回归模型，由于该函数拟合出来的是一条直线，所以精度欠佳，我们可以考虑多项式回归来拟合更多的模型。所谓多项式回归，其本质也是线性回归。也就是说，我们采取的方法是，提高每个属性的次数来增加维度数。比如，请看下面这样的例子：

如果我们想要拟合方程：

对于输入变量和输出值，我们只需要增加其平方项、三次方项系数即可。所以，我们可以设置如下参数方程：

可以看到，上述方程与线性回归方程并没有本质区别。所以我们可以采用线性回归的方式来进行多项式的拟合。下面请看代码部分。

2）代码实现

当然最先要做的就是导包了，下面需要说明的只有一个：itertools中的count，这个是用来记数用的，其可以记数到无穷，第一个参数是记数的起始值，第二个参数是步长。其内部实现相当于如下代码：

def count(firstval=0, step=1):
 x = firstval
 while 1:
 yield x
 x += step

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