线性回归——梯度下降
一、概述 线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，在机器学习中属于监督学习。在数据分析等领域应用十分广泛。 很多情况下我们都用它进行预测，比如预测房屋价格。在这里用一个简单的例子来说明，假设有一组房屋数据，为了理解方便，假设 ...
原文：线性回归的损失函数和梯度下降
损失函数 总损失定义为： yi为第i个训练样本的真实值 h xi 为第i个训练样本特征值组合预测函数 又称最小二乘法 正规方程 理解：X为特征值矩阵，y为目标值矩阵。直接求到最好的结果 缺点：当特征过多过复杂时，求解速度太慢并且得不到结果 其中y是真实值矩阵，X是特征值矩阵，w是权重矩阵 对其求解关于w的最小值，起止y,X 均已知二次函数直接求导，导数为零的位置，即为最小值。 求导： 注：式 到式 ...
2021-01-23 22:00 0 315 推荐指数：
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