机器学习：通俗解释为“让机器从数据中学习规律”，完成预测或分类任务。：是机器学习的一个子领域。。

线性回归是一种简单直观的机器学习模型，它通过学习属性与目标属性的线性关系来揭示数据规律。正因为其简单性，很适合作为深度学习入门的开篇，能让我们把更多精力放在PyTorch编程实现的技巧上，而非复杂的业务逻辑。我们以历届奥运会男子100米自由泳冠军纪录数据集为例。该数据集的横坐标为奥运会举办年，纵坐标为取胜时间，数据集文件为，存放在datasets目录下，数据来源为http://www.olympi

摘要： 逻辑回归是一种用于分类任务的机器学习方法，其核心在于通过Sigmoid函数将线性输出转换为概率值（0-1之间），实现二元分类。与线性回归预测连续值不同，逻辑回归预测离散类别，可视为神经网络的基础单元。文章详细介绍了逻辑回归的原理，包括Sigmoid函数的作用、负对数似然损失函数的设计，并提供了两种PyTorch实现方式：从零手写梯度下降（含参数更新、损失计算等关键步骤）以及调用官方API（