该数据集共有5000个训练样本，每个样本是20*20像素的灰度图像，每个像素为一个浮点数，表示该位置的灰度强度。20×20的像素网格被展开成一个400维的向量。在数据矩阵X（5000×400）中，每个样本变成了一行，每一行代表一个手写数字图像的训练样本。

在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。假设你是一家餐馆的首席执行官，正考虑在不同的城市开设一个新的分店。该连锁店已经在各个城市拥有食品卡车，而且你有来自城市的利润和人口数据。sklearn是一个非常著名的机器学习库，广泛地用于统计分析和机器学习建模等数据科学领域。不同特征的取值范围差别较大，为了使梯度下降更快收敛，对特征进行归一化处理。当作对自己学习的记录，后面还有

文章目录写在前面：一、Anaconda安装二、CUDA和Cudnn的下载和安装1、CUDA的下载和安装2、Cudnn的下载和安装三、配置torch环境四、VSCODE的下载与安装写在前面：1.环境内容：win10、torch 1.2.0、torchvision 0.4.0、python 3.6、cuda10.1、cudnn7.6.5；2.在安装CUDA之前，需要安装visual studio，我安

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写在前面：1.环境内容：visual studio 2015（需要在安装CUDA之前）、tensorflow-gpu 2.2.0、python 3.7一、Anaconda安装一、Anaconda安装点击同意下一步这里选择自定义点击下一步建议c盘安装中C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1下一步完成解压缩复制报错命令覆盖旧版本

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