Task1

線性迴歸 用來預測標籤的因素稱爲特徵 過程分爲： 獲取&讀取數據 確定模型&模型參數 損失函數 優化算法 訓練模型 絕大多數深度學習模型也是採用類似步驟 A ⊙ B A\odot B A⊙B被稱爲Hadamard積，其結果爲元素按索引相乘 兩個用張量做索引取值的函數： torch.gather(input, dim, index) 把input內容按index進行聚合 output形狀同index

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