目錄 一元線性回歸模型 一元線性回歸代價函數圖像 梯度下降求解 SGD、BGD、Mini-batchGD的特點 參考資料 在《深度學習面試題03改進版梯度下降法Adagrad、RMSprop、Momentum、Adam》中講到了多種改進的梯度下降公式。而這 ...
. 線性回歸 回歸 regression 問題指一類為一個或多個自變量與因變量之間關系建模的方法,通常用來表示輸入和輸出之間的關系。 機器學習領域中多數問題都與預測相關,當我們想預測一個數值時,就會涉及到回歸問題,如預測房價等。 預測不僅包含回歸問題,還包含分類問題 線性回歸 Linear Regression ,自變量 textbf x 與因變量 y 之間的關系是線性的,即 y 可以表示為 t ...
2021-08-14 20:35 0 187 推薦指數:
目錄 一元線性回歸模型 一元線性回歸代價函數圖像 梯度下降求解 SGD、BGD、Mini-batchGD的特點 參考資料 在《深度學習面試題03改進版梯度下降法Adagrad、RMSprop、Momentum、Adam》中講到了多種改進的梯度下降公式。而這 ...
梯度下降算法是通過沿着目標函數J(θ)參數θ∈R的梯度(一階導數)相反方向−∇θJ(θ)來不斷更新模型參數來到達目標函數的極小值點(收斂),更新步長為η。有三種梯度下降算法框架,它們不同之處在於每次學習(更新模型參數)使用的樣本個數,每次更新使用不同的樣本會導致每次學習的准確性和學習時間 ...
本文以二維線性擬合為例,介紹批量梯度下降法、隨機梯度下降法、小批量梯度下降法三種方法,求解擬合的線性模型參數。 需要擬合的數據集是 $(X_1, y_1), (X_2, y_2)..., (X_n, y_n)$,其中$X^i=(x_1^i, x_2^i)$,表示2個特征,$y^i$是對應 ...
最近剛接觸機器學習,就一個線性回歸學起來都是十分的吃力 剛接觸了梯度下降算法,算法解析很多大牛解析的更好,我就放一下自己理解的寫出的代碼好了 需要用到的數據和導入庫 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import ...
https://www.cnblogs.com/lliuye/p/9451903.html 梯度下降法作為機器學習中較常使用的優化算法,其有着三種不同的形式:批量梯度下降(Batch Gradient Descent)、隨機梯度下降(Stochastic Gradient Descent ...
梯度下降法作為機器學習中較常使用的優化算法,其有着三種不同的形式:批量梯度下降(Batch Gradient Descent)、隨機梯度下降(Stochastic Gradient Descent)以及小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent)。其中小批量梯度下降 ...
的價格。這個問題就是典型的回歸問題,這邊文章主要講回歸中的線性回歸問題。 線性回歸(Linea ...
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 ...