原文:機器學習算法整理(一)線性回歸與梯度下降 python實現

回歸算法 以下均為自己看視頻做的筆記,自用,侵刪 一 線性回歸 是bias 偏置項 線性回歸算法代碼實現 具體實現: theta , theta 同時更新 可以我用jupyter寫的版本 格式會好看點 :https: douzujun.github.io page E B E D AE E C E E E AC E AE B E B E E BD E AE E B Code E BB E BE E ...

2018-01-28 10:36 0 5236 推薦指數:

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機器學習--線性回歸--梯度下降實現

機器學習--線性單元回歸--單變量梯度下降實現線性回歸】 【損失函數】 用線性函數去擬合數據,那么問題來了,到底什么樣子的函數最能表現樣本?對於這個問題,自然而然便引出了損失函數的概念,損失函數是一個用來評價樣本數據與目標函數(此處為線性函數)擬合程度的一個指標。我們假設,線性函數 ...

Fri Oct 09 00:06:00 CST 2020 0 865
機器學習--線性回歸梯度算法

線性回歸(Linear Regression),亦稱為直線回歸,即用直線表示的回歸,與曲線回歸相對。若因變量Y對自變量X1、X2…、Xm的回歸方程是線性方程,即μy=β0 +β1X1 +β2X2 +…βmXm,其中β0是常數項,βi是自變量Xi的回歸系數,M為任何自然數。這時就稱Y對X1、X2 ...

Sun Feb 04 05:08:00 CST 2018 2 3500
機器學習入門之單變量線性回歸(上)——梯度下降

在統計學中,線性回歸(英語:linear regression)是利用稱為線性回歸方程的最小二乘函數對一個或多個自變量和因變量之間關系進行建模的一種回歸分析。這種函數是一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。只有一個自變量的情況稱為簡單回歸,大於一個自變量情況的叫做多元回歸 ...

Thu Jun 06 18:27:00 CST 2019 1 513
斯坦福CS229機器學習課程筆記一:線性回歸梯度下降算法

應該是去年的這個時候,我開始接觸機器學習的相關知識,當時的入門書籍是《數據挖掘導論》。囫圇吞棗般看完了各個知名的分類器:決策樹、朴素貝葉斯、SVM、神經網絡、隨機森林等等;另外較為認真地復習了統計學,學習線性回歸,也得以通過orange、spss、R做一些分類預測工作。可是對外說自己是搞機器學習 ...

Thu Jul 16 22:26:00 CST 2015 0 3874
機器學習算法 --- 邏輯回歸梯度下降

一、邏輯回歸簡介   logistic回歸又稱logistic回歸分析,是一種廣義的線性回歸分析模型,常用於數據挖掘,疾病自動診斷,經濟預測等領域。   logistic回歸是一種廣義線性回歸(generalized linear model),因此與多重線性回歸分析有很多相 ...

Thu May 10 05:12:00 CST 2018 2 5766
 
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