初次接触机器学习的朋友们，建议先把这篇概念性的科普文章，精读5遍以上：神经网络浅讲：从神经元到深度学习
下列代码来自 https://zh.gluon.ai/chapter_supervised-learning/linear-regression-scratch.html
里面有大量的矩阵向量的操作，不熟悉NDArray的，建议先看上一篇mxnet安装及NDArray初体验
下面这个示例的思路，先讲解一下，不然不知道它们在干嘛：）
先给出一个线性方程（1），如下图：
利用这个方程生成一堆数据集，然后再建立一个线性回归模型（2），如下图：
等价于下面这样：
（注：上图中的b1 , b2 ... 其实相同）
再利用随机梯度下降法，进行迭代运算，计算预测值yhat，直到下面的损失函数
不断减小（即：收敛)，然后看看这时得到的参数w(是一个向星)以及偏置值b是否跟线性方程中设定的参数[2, -3.4]以及4.2相同，如果很接近，说明我们用深度学习算法，基于一堆数据成功预测出了想要的结果（即：线性回归成功），这种已知答案，利用一堆数据进行训练的学习方法，也称为有监督学习。
1 from mxnet import ndarray as nd
2 from mxnet import autograd
3 import random
4
5 num_inputs = 2
6 num_examples = 1000
7
8 true_w = [2, -3.4]
9 true_b = 4.2
10
11 X = nd.random_normal(shape=(num_examples, num_inputs)) #1000行，2列的数据集
12 y = true_w[0] * X[:, 0] + true_w[1] * X[:, 1] + true_b #已知答案的结果
13 y += .01 * nd.random_normal(shape=y.shape) #加入噪音
14
15 batch_size = 10
16 def data_iter():
17 #产生一个随机索引列表
18 idx = list(range(num_examples))
19 random.shuffle(idx)
20 for i in range(0, num_examples, batch_size):
21 j = nd.array(idx[i:min(i+batch_size,num_examples)])
22 yield nd.take(X, j), nd.take(y, j) #每次随机从X中取出10行数据，以及对应的结果y值
23
24 #初始化模型参数（即：需要求解的参数变量）
25 w = nd.random_normal(shape=(num_inputs, 1))
26 b = nd.zeros((1,))
27 params = [w, b]
28
29 #创建梯度
30 for param in params:
31 param.attach_grad()
32
33 #定义线性回归模型
34 def net(X):
35 return nd.dot(X, w) + b
36
37 #定义损失函数
38 def square_loss(yhat, y):
39 # 注意这里我们把y变形成yhat的形状来避免自动广播
40 return (yhat - y.reshape(yhat.shape)) ** 2
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42 #随机梯度下降法
43 def SGD(params, lr):
44 for param in params:
45 param[:] = param - lr * param.grad
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48 #训练
49 epochs = 5
50 learning_rate = .001
51 for e in range(epochs):
52 total_loss = 0
53 for data, label in data_iter():
54 with autograd.record():
55 output = net(data)
56 loss = square_loss(output, label)
57 loss.backward()
58 SGD(params, learning_rate)
59
60 total_loss += nd.sum(loss).asscalar()
61 print("Epoch %d, average loss: %f" % (e, total_loss/num_examples))
62
63 print(true_w) #打印答案
64 print(w) #打印求解结果
65
66 print(true_b) #打印答案
67 print(b) #打印求解结果
Epoch 0, average loss: 6.012281Epoch 1, average loss: 0.102830Epoch 2, average loss: 0.001909Epoch 3, average loss: 0.000133Epoch 4, average loss: 0.000101 # 5次迭代后，已经快速收敛[2, -3.4] #已知答案[[ 2.00017834] #求解结果 [-3.40006614]]<NDArray 2x1 @cpu(0)>4.2[ 4.19863892]<NDArray 1 @cpu(0)>
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