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 ...
原文：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 如上圖所示，我們有沒有一種方法 數學算法 來尋找規律 模型解釋 呢 既然不知道怎么做，那我們瞎猜吧 我拿起兩根木 ...
2021-01-19 19:14 1 322 推薦指數：
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