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 ...
原文：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 。若為一元回歸，就可以求w與b的偏導，並令其為 ，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的偏導數，利用目標公式，loss如下： 對其求偏導，公式如下： 其中x表示為 n 行m列，有n個屬性，m個樣本，最 ...
2020-02-16 14:13 0 1094 推薦指數：
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