梯度下降法求解多元線性回歸
線性回歸形如y=w*x+b的形式，變量為連續型（離散為分類）。一般求解這樣的式子可采用最小二乘法原理，即方差最小化， loss=min（y_pred-y_true）^2。若為一元回歸，就可以求w與b的偏導，並令其為0，可求得w與b值；若為多元線性回歸， 將用到梯度下降法求解，這里的梯度值w的偏 ...
原文：sklearn中實現隨機梯度下降法（多元線性回歸）
sklearn中實現隨機梯度下降法 隨機梯度下降法是一種根據模擬退火的原理對損失函數進行最小化的一種計算方式，在sklearn中主要用於多元線性回歸算法中，是一種比較高效的最優化方法，其中的梯度下降系數 即學習率eta 隨着遍歷過程的進行在不斷地減小。另外，在運用隨機梯度下降法之前需要利用sklearn的StandardScaler將數據進行標准化。 導入相應的數據模塊import numpy a ...
2019-08-07 14:11 0 1482 推薦指數：
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