Python實現——一元線性回歸(梯度下降法)
2019/3/25 一元線性回歸——梯度下降/最小二乘法又名：一兩位小數點的悲劇 感覺這個才是真正的重頭戲，畢竟前兩者都是更傾向於直接使用公式，而不是讓計算機一步步去接近真相，而這個梯度下降就不一樣了，計算機雖然還是跟從現有語句/公式，但是在不斷嘗試中一步步接近目的地。 簡單來說，梯度下降的目的 ...
原文：大白話解讀梯度下降法解決一元線性回歸
.一元線性回歸與損失函數 在我們解決一元線性回歸進行擬合曲線的時候，常常會使用梯度下降法。 假設我們的數據集為 我們想將其擬合成一條曲線，然后進行訓練。擬合曲線表示如下 我們如何去擬合呢 顯然兩點確定一條直線的。我們就其次，然后求得一個函數，各個點到該函數的方差和最小，於是，我們將其稱為損失函數 也叫代價函數 目標函數 ，該函數如下 該方程為凸函數，並且有極小值。 .梯度下降法求解最小值 我們解 ...
2020-02-07 01:11 0 1053 推薦指數：
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