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：梯度下降法求解線性回歸
梯度下降法 梯度下降法 英語：Gradient descent 是一個一階最優化算法，通常也稱為最速下降法。 要使用梯度下降法找到一個函數的局部極小值，必須向函數上當前點對應梯度 或者是近似梯度 的反方向的規定步長距離點進行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代進行搜索，則會接近函數的局部極大值點 這個過程則被稱為梯度上升法。 梯度下降的形象解釋 現在有一個山谷，你想要到達山谷的最低端，你此時在A點 ...
2020-01-24 15:59 0 2123 推薦指數：
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