Python实现——一元线性回归(梯度下降法)
2019/3/25 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 ...
原文：大白话解读梯度下降法解决一元线性回归
.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，于是，我们将其称为损失函数 也叫代价函数 目标函数 ，该函数如下 该方程为凸函数，并且有极小值。 .梯度下降法求解最小值 我们解 ...
2020-02-07 01:11 0 1053 推荐指数：
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