機器學習常見的優化算法
，所以也被稱為“最速下降法”。最速下降法越接近目標值，步長越小，前進越慢。 在機器學習中，基於基本的梯度下 ...
原文：機器學習之常見算法描述
線性回歸算法 . 算法概述 回歸就是用一條曲線對數據點進行擬合，該曲線成為最佳擬合曲線，這個擬合過程稱為回歸。當該曲線為一條直線時，就是線性回歸。 線性回歸一般用來做連續值的預測，預測的結果是一個連續值。 在訓練學習樣本時，需要特征向量X和樣本的實際結果Y，所以線性回歸屬於監督學習里的回歸模型。 . 算法步驟 建立模型 gt 定義損失函數 gt 判斷數據量和特征值大小 gt 大用梯度下降法，小用 ...
2021-10-31 20:13 0 173 推薦指數：
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