PyTorch介绍PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库和深度学习库，用于图像处理、自然语言处理等应用程序。PyTorch的前身是Torch,但因Torch采用了小众的编程语言是Lua，所以流行度不高，这也就有了PyTorch的出现PyTorch主要由Facebook的人工智能小组开发PyTorch的安装PyTorch的安装分为CPU版本与GPU版本两种方式CPU版本安装。

从本质上讲，多项式回归模型是线性回归模型的一种。实际应用中，我们遇到的数据并不总是线性的，这时如果我们还拿线性模型去拟合，模型的效果就会大打折扣。不过不用担心，此时，仍然可以使用线性回归的方法来拟合非线性的数据，只不过我们要先对输入数据做一些处理。这样就出现了所谓的“多项式回归”。一元m次多项式回归方程为:二元二次多项式回归方程为：在实际应用中，常常可以通过多项式回归扩展已有特征，从而解决非线性问

逻辑回归又称Logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑回归从本质来说属于二分类问题。二分类问题是指预测的y值只有两个取值（0或1）。例如：一个垃圾邮件过滤系统，x是邮件的特征，预测的y值就是邮件的类别（是垃圾邮件还是正常邮件）。在进行每一笔股票交易的时候，交易者（股民）都是要付给开户所在的证券公司一些手续费的，虽然单笔交易的手续费并不

举个例子，我们去市场买牛肉，一斤牛肉52块钱，两斤牛肉104块钱，三斤牛肉156块钱，以此类推。也是说牛肉的价格随着牛肉斤数的增加而有规律地增加，这种规律可以用下图表示：可以看到上述规律可以用一条直线来表述，这就是一个线性模型。用 x表示牛肉斤数，用 y 表示价格，就得到方程： y=52x这个方程就叫做回归方程，52叫做回归系数，求解回归系数的过程叫做回归线性回归首先假设自变量和因变量是线性关系，

交叉验证是一种模型选择方法和调参方法，它随机地将数据集切分成三部分，分别为训练集(training set)、验证集(validation set)和测试集(test set)。训练集用来训练模型，验证集用于模型的选择，测试集用于最终对学习方法的评估。网格搜索可以实现自动调参并返回最佳的参数组合网格搜索，搜索的是参数，即在指定的参数范围内，依次调整参数，利用调整的参数训练学习器。

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Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果简而言之，Jupyter Notebook是以网页的形式打开，可以在网页页面中直接编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接在代码块下显示如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面中直接编写，便于作及时的说明和解释。

Google发表了两篇论文《Google File System》 《Google MapReduce》《Google File System》简称GFS，是Google公司用于解决海量数据存储的文件系统。《Google MapReduce》简称MapReduce,是Google的计算框架，基于GFS。MapReduce是一个分布式运算程序的框架重要组成部分，是用户开发“基于Hadoop HDFS

网络爬虫也叫网络蜘蛛，如果把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么蜘蛛就是在网上爬来爬去 的蜘蛛，爬虫程序通过请求url地址，根据响应的内容进行解析采集数据简单的说：就是用代码模拟人的行为，去各各网站溜达、点点按钮、查查数据。或者把看到的数据拿下来。Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为