線性回歸與梯度下降算法
線性回歸與梯度下降算法 作者：上品物語 轉載自：線性回歸與梯度下降算法講解 知識點： 線性回歸概念 梯度下降算法 l 批量梯度下降算法 l 隨機梯度下降算法 l 算法收斂判斷方法 1.1 線性回歸 在統計學中 ...
原文：線性回歸——梯度下降
一 概述 線性回歸是利用數理統計中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法，在機器學習中屬於監督學習。在數據分析等領域應用十分廣泛。 很多情況下我們都用它進行預測，比如預測房屋價格。在這里用一個簡單的例子來說明，假設有一組房屋數據，為了理解方便，假設決定價格的只有房屋到市中心的距離： Distance km Price m 從上面自擬的數據可以看到，距離越小價格就 ...
2019-03-23 13:55 0 1447 推薦指數：
相關推薦
梯度下降算法&線性回歸算法
**機器學習的過程說白了就是讓我們編寫一個函數使得costfunction最小，並且此時的參數值就是最佳參數值。 定義 假設存在一個代價函數 fun：\(J\left(\theta_{0}, \th ...
梯度下降法求解線性回歸
梯度下降法 梯度下降法（英語：Gradient descent）是一個一階最優化算法，通常也稱為最速下降法。 要使用梯度下降法找到一個函數的局部極小值，必須向函數上當前點對應梯度（或者是近似梯度）的反方向的規定步長距離點進行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代進行搜索，則會接近函數的局部極大值點 ...
線性回歸和批量梯度下降法python
通過學習斯坦福公開課的線性規划和梯度下降，參考他人代碼自己做了測試，寫了個類以后有時間再去擴展，代碼注釋以后再加，作業好多： 圖1. 迭代過程中的誤差cost ...
線性回歸與梯度下降法[一]——原理與實現
看了coursea的機器學習課，知道了梯度下降法。一開始只是對其做了下簡單的了解。隨着內容的深入，發現梯度下降法在很多算法中都用的到，除了之前看到的用來處理線性模型，還有BP神經網絡等。於是就有了這篇文章。 本文主要講了梯度下降法的兩種迭代思路，隨機梯度下降（Stochastic ...
線性回歸的損失函數和梯度下降
損失函數 總損失定義為： yi為第i個訓練樣本的真實值 h(xi)為第i個訓練樣本特征值組合預測函數 又稱最小二乘法 正規方程 理解：X為特征值矩陣 ...
線性回歸與梯度下降法[二]——優化與比較
\(\alpha\)的取值問題。還有在擬合線性模型時，如何選擇正確的算法，梯度下降 or 最小二乘法？ m ...
線性回歸和梯度下降代碼demo
程序所用文件：https://files.cnblogs.com/files/henuliulei/%E5%9B%9E%E5%BD%92%E5%88%86%E7%B1%BB%E6%95%B0%E6%8D%AE.zip 線性回歸 ...