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 ...
原文：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 。若为一元回归，就可以求w与b的偏导，并令其为 ，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的偏导数，利用目标公式，loss如下： 对其求偏导，公式如下： 其中x表示为 n 行m列，有n个属性，m个样本，最 ...
2020-02-16 14:13 0 1094 推荐指数：
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