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：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 这个过程则被称为梯度上升法。 梯度下降的形象解释 现在有一个山谷，你想要到达山谷的最低端，你此时在A点 ...
2020-01-24 15:59 0 2123 推荐指数：
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