python机器学习 波士顿房价预测 详细教程 数据集+源码+结果图+远程部署

　　非常抱歉，我之前提供的代码存在错误。在 PyTorch 中，并没有直接提供离散余弦变换（DCT）的函数。对于 DCT 的实现，你可以使用 `torch.rfft` 函数结合 DCT 系数矩阵来进行计算。 　　下面是一个修正后的示例代码： 　　```python 　　import torch 　　import torch.nn as nn 　　import torch.optim as optim 　　# 定义离散余弦变换（DCT）系数矩阵 　　dct_matrix = torch.zeros(256, 256) 　　for i in range(256): 　　for j in range(256): 　　dct_matrix[i, j] = torch.cos((2 * i + 1) * j * 3.14159 / (2 * 256)) 　　# 定义 OMP 算法 　　def omp(A, y, k): 　　m, n = A.shape 　　x = torch.zeros(n, 1) 　　residual = y.clone() 　　support = [] 　　for _ in range(k): 　　projections = torch.abs(A.t().matmul(residual)) 　　index = torch.argmax(projections) 　　support.append(index) 　　AtA_inv = torch.linalg.inv(A[:, support].t().matmul(A[:, support])) 　　x_new = AtA_inv.matmul(A[:, support].t()).matmul(y) 　　residual = y - A[:, support].matmul(x_new) 　　x[support] = x_new 　　return x 　　# 加载原始图像 　　image = torch.randn(256, 256) 　　# 压缩感知成像 　　measurement_matrix = torch.fft.fft(torch.eye(256), dim=0).real 　　compressed = measurement_matrix.matmul(image.flatten().unsqueeze(1)) 　　# 使用 OMP 进行重构 　　reconstructed = omp(dct_matrix, compressed, k=100) 　　# 计算重构误差 　　mse = nn.MSELoss() 　　reconstruction_error = mse(image, reconstructed.reshape(image.shape)) 　　print("重构误差：", reconstruction_error.item()) 　　``` 　　在这个示例中，我们手动定义了 DCT 系数矩阵 `dct_matrix`，然后使用 `torch.fft.fft` 函数计算测量矩阵，并进行实部提取。接下来的步骤与之前的示例相同。 　　请注意，这只是一个示例，用于演示如何使用自定义的 DCT 系数矩阵进行压缩感知成像。在实际应用中，你可能需要根据具体的需求进行调整和优化。