大白话解读梯度下降法解决一元线性回归
1.一元线性回归与损失函数 在我们解决一元线性回归进行拟合曲线的时候，常常会使用梯度下降法。 假设我们的数据集为 我们想将其拟合成一条曲线，然后进行训练。拟合曲线表示如下 我们如何去拟合呢？显然两点确定一条直线的。我们就其次，然后求得一个函数，各个点到该函数的方差和最小 ...
原文：Python实现——一元线性回归(梯度下降法)
一元线性回归 梯度下降 最小二乘法又名：一两位小数点的悲剧 感觉这个才是真正的重头戏，毕竟前两者都是更倾向于直接使用公式，而不是让计算机一步步去接近真相，而这个梯度下降就不一样了，计算机虽然还是跟从现有语句 公式，但是在不断尝试中一步步接近目的地。 简单来说，梯度下降的目的在我看来还是要到达两系数的偏导数函数值为零的取值，因此，我们会从 任意一点 开始不断接近，由于根据之前最小二乘法的推导，可以 ...
2019-04-01 22:17 0 1230 推荐指数：
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