梯度下降法求解多元线性回归
线性回归形如y=w*x+b的形式，变量为连续型（离散为分类）。一般求解这样的式子可采用最小二乘法原理，即方差最小化， loss=min（y_pred-y_true）^2。若为一元回归，就可以求w与b的偏导，并令其为0，可求得w与b值；若为多元线性回归， 将用到梯度下降法求解，这里的梯度值w的偏 ...
原文：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sklearn的StandardScaler将数据进行标准化。 导入相应的数据模块import numpy a ...
2019-08-07 14:11 0 1482 推荐指数：
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