学习笔记： 机器学习经典算法-梯度下降法求解线性回归
梯度法 是基于搜索来最优化一个目标函数的方法。分为梯度下降法 和 梯度上升法 : 梯度下降法 用来最小化一个损失函数； 梯度上升法，用作最大化效用函数。 对于很多无法求取数学解(类似线性回归的正规数学方程解)的机器学习算法模型，就需要用到 梯度法 这种搜索最优化方法来找到其最优解。 1、梯度含义 对...
学习笔记： 机器学习经典算法-简单线性回归（一元线性回归）
特点：主要用于解决回归问题，线性回归是许多强大非线性模型的基础(多项式回归，逻辑回归，SVM，神经网络...本质都是线性回归的拓展，寻找最优参数)，其结果具有很好的可解释性。 假设样本特征与样本输出标记之间存在线性关系，那么就可以寻找一条直线来最大程度拟合它们之间的关系。① 简单线性回...
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