线性回归 梯度下降算法大全与基于Python的底层代码实现
梯度下降是一种常用的优化算法,它通过不断迭代来最小化一个损失函数。根据不同的损失函数和迭代方式,梯度下降可以被分为批量梯度下降(Batch Gradient Descent,BGD)、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)、小批量梯度下降...
线性回归 梯度下降原理与基于Python的底层代码实现
1 梯度下降算法原理梯度下降是一种常用的优化算法,可以用来求解许包括线性回归在内的许多机器学习中的问题。前面讲解了直接使用公式求解θ \thetaθ (最小二乘法的求解推导与基于Python的底层代码实现),但是对于复杂的函数来说,可能较难求出对应的公式,因此需要使用梯度下降。假设我们要求解的线性回...
线性回归 最小二乘法的求解推导与基于Python的底层代码实现
作为最常见的方法之一,线性回归仍可视为有监督机器学习的方法之一,同时也是一种广泛应用统计学和数据分析的基本技术。它是一种用于估计两个或多个变量之间线性关系的方法,其中一个变量是自变量,另一个变量是因变量。线性回归假设这两个变量之间存在线性关系,并试图找到一条最佳拟合直线,使预测值与实际值之间的误差最...
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