大白話解讀梯度下降法解決一元線性回歸
1.一元線性回歸與損失函數 在我們解決一元線性回歸進行擬合曲線的時候，常常會使用梯度下降法。 假設我們的數據集為 我們想將其擬合成一條曲線，然后進行訓練。擬合曲線表示如下 我們如何去擬合呢？顯然兩點確定一條直線的。我們就其次，然后求得一個函數，各個點到該函數的方差和最小 ...
原文：Python實現——一元線性回歸(梯度下降法)
一元線性回歸 梯度下降 最小二乘法又名：一兩位小數點的悲劇 感覺這個才是真正的重頭戲，畢竟前兩者都是更傾向於直接使用公式，而不是讓計算機一步步去接近真相，而這個梯度下降就不一樣了，計算機雖然還是跟從現有語句 公式，但是在不斷嘗試中一步步接近目的地。 簡單來說，梯度下降的目的在我看來還是要到達兩系數的偏導數函數值為零的取值，因此，我們會從 任意一點 開始不斷接近，由於根據之前最小二乘法的推導，可以 ...
2019-04-01 22:17 0 1230 推薦指數：
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