PyTorch深層学習⑦線形回帰：実装編

前回は線形回帰の理論的な話をしました。今回は、線形回帰（Linear Regression）をPyTorchのモジュールを使って実装します。

実装することでモデル学習の仕組みの理解が深まります。

今回扱うのは、もっとも単純な線形回帰で、入力と出力の関係を直線で予測します。

例えば、身長から体重を予測する場合を考えます。身長が入力で、体重が出力とします。この身長の数値と体重の数値をグラフにプロットします。そして、その点たちをなるべくうまく通る直線を見つけることを目指します。

線形回帰は多変数の場合でも応用ができるので、シンプルながらも強力な予測手法です。