線性回歸——梯度下降
一、概述 線性回歸是利用數理統計中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法，在機器學習中屬於監督學習。在數據分析等領域應用十分廣泛。 很多情況下我們都用它進行預測，比如預測房屋價格。在這里用一個簡單的例子來說明，假設有一組房屋數據，為了理解方便，假設 ...
原文：線性回歸的損失函數和梯度下降
損失函數 總損失定義為： yi為第i個訓練樣本的真實值 h xi 為第i個訓練樣本特征值組合預測函數 又稱最小二乘法 正規方程 理解：X為特征值矩陣，y為目標值矩陣。直接求到最好的結果 缺點：當特征過多過復雜時，求解速度太慢並且得不到結果 其中y是真實值矩陣，X是特征值矩陣，w是權重矩陣 對其求解關於w的最小值，起止y,X 均已知二次函數直接求導，導數為零的位置，即為最小值。 求導： 注：式 到式 ...
2021-01-23 22:00 0 315 推薦指數：
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