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： ， 定义损失函数 Loss Function ， 信息流forward propagation，直到输出端 ， 误差信号back propagation。采用 链式法则 ，求损失函数关于参数 的梯度 ， 利用最优化方法 比如梯度下降法 ，进行参数更新 ， 重复步骤 ，直到收敛为止 ...
2019-10-18 08:08 1 903 推荐指数：
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