机器学习入门之单变量线性回归（上）——梯度下降法
在统计学中，线性回归（英语：linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘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。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归 ...
原文：机器学习：随机梯度下降法（线性回归中的应用）
一 指导思想 只针对线性回归中的使用 算法的最优模型的功能：预测新的样本对应的值 什么是最优的模型：能最大程度的拟合住数据集中的样本数据 怎么才算最大程度的拟合：让数据集中的所有样本点，在特征空间中距离线性模型的距离的和最小 以线性模型为例说明 怎么得到最优模型：求出最优模型对应的参数 怎么求解最优模型的参数：通过数学方法，得到目标函数 此函数计算数据集中的所有样本点，在特征空间中到该线性模型的距 ...
2018-06-06 11:49 0 2176 推荐指数：
相关推荐
机器学习中梯度下降法原理及用其解决线性回归问题的C语言实现
本文讲梯度下降（Gradient Descent）前先看看利用梯度下降法进行监督学习（例如分类、回归等）的一般步骤： 1， 定义损失函数（Loss Function） 2， 信息流forward propagation，直到输出端 3， 误差信号back propagation。采用 ...
机器学习——梯度下降法
1 前言 机器学习和深度学习里面都至关重要的一个环节就是优化损失函数，一个模型只有损失函数收敛到一定的值，才有可能会有好的结果，降低损失的工作就是优化方法需做的事。常用的优化方法：梯度下降法家族、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法、Momentum、Nesterov Momentum ...
【机器学习】梯度下降法
一、简介 梯度下降法(gradient decent)是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。 梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，它是一种迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。 问题抽象 是 上具有一阶 ...
机器学习--线性回归--梯度下降的实现
机器学习--线性单元回归--单变量梯度下降的实现 【线性回归】 【损失函数】 用线性函数去拟合数据，那么问题来了，到底什么样子的函数最能表现样本？对于这个问题，自然而然便引出了损失函数的概念，损失函数是一个用来评价样本数据与目标函数（此处为线性函数）拟合程度的一个指标。我们假设，线性函数 ...
机器学习之梯度下降法
是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。可以用于求解非线性方程组 ...
机器学习之梯度下降法
前言 以下内容是个人学习之后的感悟，转载请注明出处~ 梯度下降法 一、简介 梯度下降法(gradient decent)是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地 逼近最小偏差模型。 二、原理 梯度下降法 ...
sklearn中实现随机梯度下降法（多元线性回归）
sklearn中实现随机梯度下降法 随机梯度下降法是一种根据模拟退火的原理对损失函数进行最小化的一种计算方式，在sklearn中主要用于多元线性回归算法中，是一种比较高效的最优化方法，其中的梯度下降系数（即学习率eta）随着遍历过程的进行在不断地减小。另外，在运用随机梯度下降法之前需要利用 ...