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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

\(\alpha\)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 ...

一、機器學習概述： 1. 學習動機： 機器學習已經在不知不覺中滲透到人們生產和生活中的各個領域，如郵箱自動過濾的垃圾郵件、搜索引擎對鏈接的智能排序、產品廣告的個性化推薦等； 機器學習 ...

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 ...