梯度下降算法&线性回归算法
**机器学习的过程说白了就是让我们编写一个函数使得costfunction最小，并且此时的参数值就是最佳参数值。 定义 假设存在一个代价函数 fun：\(J\left(\theta_{0}, \th ...
原文：线性回归与梯度下降算法
线性回归与梯度下降算法 作者：上品物语 转载自：线性回归与梯度下降算法讲解 知识点： 线性回归概念 梯度下降算法 l 批量梯度下降算法 l 随机梯度下降算法 l 算法收敛判断方法 . 线性回归 在统计学中，线性回归 Linear Regression 是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。 ...
2014-09-02 17:03 8 41223 推荐指数：
相关推荐
线性回归——梯度下降
一、概述 线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，在机器学习中属于监督学习。在数据分析等领域应用十分广泛。 很多情况下我们都用它进行预测，比如预测房屋价格。在这里用一个简单的例子来说明，假设有一组房屋数据，为了理解方便，假设 ...
简单多元线性回归（梯度下降算法与矩阵法）
from：https://www.cnblogs.com/shibalang/p/4859645.html 多元线性回归是最简单的机器学习模型，通过给定的训练数据集，拟合出一个线性模型，进而对新数据做出预测。 对应的模型如下： n: 特征数量。 一般选取残差平方和最小化 ...
简单多元线性回归（梯度下降算法与矩阵法）
多元线性回归是最简单的机器学习模型，通过给定的训练数据集，拟合出一个线性模型，进而对新数据做出预测。 对应的模型如下： n: 特征数量。 一般选取残差平方和最小化作为损失函数，对应为： M:训练样本数量。 通过最小化代价损失函数，来求得 值，一般优化的方法有两种，第一是梯度下降 ...
梯度下降法求解线性回归
梯度下降法 梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点 ...
线性回归和批量梯度下降法python
通过学习斯坦福公开课的线性规划和梯度下降，参考他人代码自己做了测试，写了个类以后有时间再去扩展，代码注释以后再加，作业好多： 图1. 迭代过程中的误差cost ...
线性回归与梯度下降法[一]——原理与实现
看了coursea的机器学习课，知道了梯度下降法。一开始只是对其做了下简单的了解。随着内容的深入，发现梯度下降法在很多算法中都用的到，除了之前看到的用来处理线性模型，还有BP神经网络等。于是就有了这篇文章。 本文主要讲了梯度下降法的两种迭代思路，随机梯度下降（Stochastic ...
线性回归的损失函数和梯度下降
损失函数 总损失定义为： yi为第i个训练样本的真实值 h(xi)为第i个训练样本特征值组合预测函数 又称最小二乘法 正规方程 理解：X为特征值矩阵 ...