簡單多元線性回歸（梯度下降算法與矩陣法）
from：https://www.cnblogs.com/shibalang/p/4859645.html 多元線性回歸是最簡單的機器學習模型，通過給定的訓練數據集，擬合出一個線性模型，進而對新數據做出預測。 對應的模型如下： n: 特征數量。 一般選取殘差平方和最小化 ...
原文：梯度下降算法解決多元線性回歸問題 c++實現
沒有數據標准化的版本，效率非常低，而且訓練結果並不好。 include lt iostream gt define maxn include lt cstdio gt include lt cmath gt using namespace std int n,m n個特征,m個數據 double theta maxn 參數集 double temp maxn double data maxn ma ...
2019-09-04 18:32 0 532 推薦指數：
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多元線性回歸是最簡單的機器學習模型，通過給定的訓練數據集，擬合出一個線性模型，進而對新數據做出預測。 對應的模型如下： n: 特征數量。 一般選取殘差平方和最小化作為損失函數，對應為： M:訓練樣本數量。 通過最小化代價損失函數，來求得 值，一般優化的方法有兩種，第一是梯度下降 ...
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