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--線性回歸--梯度下降的實現
機器學習 線性單元回歸 單變量梯度下降的實現 線性回歸 損失函數 用線性函數去擬合數據，那么問題來了，到底什么樣子的函數最能表現樣本 對於這個問題，自然而然便引出了損失函數的概念，損失函數是一個用來評價樣本數據與目標函數 此處為線性函數 擬合程度的一個指標。我們假設，線性函數模型為： 基於此函數模型，我們定義損失函數為： 從上式中我們不難看出，損失函數是一個累加和 統計量 用來記錄預測值與真實值之 ...
2020-10-08 16:06 0 865 推薦指數：
相關推薦
【機器學習】用Octave實現一元線性回歸的梯度下降算法
Step1 Plotting the Data 在處理數據之前，我們通常要了解數據，對於這次的數據集合，我們可以通過離散的點來描繪它，在一個2D的平面里把它畫出來。 ...
機器學習算法整理（一）線性回歸與梯度下降 python實現
回歸算法 以下均為自己看視頻做的筆記，自用，侵刪！ 一、線性回歸 θ是bias(偏置項) 線性回歸算法代碼實現 具體實現： （theta_0 ...
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： 1， 定義損失函數（Loss Function） 2， 信息流forward propagation，直到輸出端 3， 誤差信號back propagation。采用 ...
機器學習--線性回歸與梯度算法
線性回歸(Linear Regression)，亦稱為直線回歸，即用直線表示的回歸，與曲線回歸相對。若因變量Y對自變量X1、X2…、Xm的回歸方程是線性方程，即μy＝β0 +β1X1 +β2X2 +…βmXm，其中β0是常數項，βi是自變量Xi的回歸系數，M為任何自然數。這時就稱Y對X1、X2 ...
機器學習(二)：理解線性回歸與梯度下降並做簡單預測
預測從瞎猜開始 按上一篇文章所說，機器學習是應用數學方法在數據中發現規律的過程。既然數學是對現實世界的解釋，那么我們回歸現實世界，做一些對照的想象。 想象我們面前有一塊塑料泡沫做的白板，白板上分布排列着數枚藍色的圖釘，隱約地它們似乎存在着某種規律，我們試着找出規律。 白板上的圖釘（數據 ...
Andrew Ng機器學習公開課筆記 -- 線性回歸和梯度下降
網易公開課，監督學習應用.梯度下降 notes，http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf 線性回歸（Linear Regression） 先看個例子，比如，想用面積和卧室個數來預測房屋的價格 訓練集如下 首先，我們假設為線性模型 ...
機器學習：隨機梯度下降法（線性回歸中的應用）
一、指導思想 # 只針對線性回歸中的使用 算法的最優模型的功能：預測新的樣本對應的值； 什么是最優的模型：能最大程度的擬合住數據集中的樣本數據； 怎么才算最大程度的擬合：讓數據集中的所有樣本點，在特征空間中距離線性模型的距離的和最小；（以線性模型為例說明 ...