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--线性回归--梯度下降的实现
机器学习 线性单元回归 单变量梯度下降的实现 线性回归 损失函数 用线性函数去拟合数据，那么问题来了，到底什么样子的函数最能表现样本 对于这个问题，自然而然便引出了损失函数的概念，损失函数是一个用来评价样本数据与目标函数 此处为线性函数 拟合程度的一个指标。我们假设，线性函数模型为： 基于此函数模型，我们定义损失函数为： 从上式中我们不难看出，损失函数是一个累加和 统计量 用来记录预测值与真实值之 ...
2020-10-08 16:06 0 865 推荐指数：
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