使用 python 的最小二乘法擬合函數
簡介 最小二乘法擬合函數，簡單的來說就是給出一些列點，然后讓一個函數穿過這些點，且誤差最小 參考鏈接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/72241280 ...
原文：回歸問題：采用最小二乘法擬合多元多次函數來構造損失函數
第一張圖是當模型為一元一次函數時的情況，以及其loss函數 二元二次函數 的圖像是如何由函數的子項形成的，以及二元二次函數梯度的不同對學習率的影響。一般來說采用全量梯度下降時函數圖像最陡，批量梯度下降次之，隨機梯度下降或者說逐樣本梯度下降最緩。 第二張圖是采用逐樣本梯度下降的情況。 第三張圖是模型為二元一次函數時的情況，這時其loss函數為三元二次函數。 第四張圖是模型為n元一次函數時的情況，這時 ...
2018-10-14 15:05 0 1157 推薦指數：
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