機器學習入門之單變量線性回歸（上）——梯度下降法
在統計學中，線性回歸（英語：linear regression）是利用稱為線性回歸方程的最小二乘函數對一個或多個自變量和因變量之間關系進行建模的一種回歸分析。這種函數是一個或多個稱為回歸系數的模型參數的線性組合。只有一個自變量的情況稱為簡單回歸，大於一個自變量情況的叫做多元回歸 ...
原文：機器學習中梯度下降法原理及用其解決線性回歸問題的C語言實現
本文講梯度下降 Gradient Descent 前先看看利用梯度下降法進行監督學習 例如分類 回歸等 的一般步驟： ， 定義損失函數 Loss Function ， 信息流forward propagation，直到輸出端 ， 誤差信號back propagation。采用 鏈式法則 ，求損失函數關於參數 的梯度 ， 利用最優化方法 比如梯度下降法 ，進行參數更新 ， 重復步驟 ，直到收斂為止 ...
2019-10-18 08:08 1 903 推薦指數：
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