【Python机器学习】梯度下降法的讲解和求解方程、线性回归实战（Tensorflow、MindSpore平台 附源码）
需要全部源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~基本思想迭代关系式是迭代法应用时的关键问题，而梯度下降（Gradient Descent）法正是用梯度来建立迭代关系式的迭代法。 机器学习模型的求解一般可以表示为：其中，f(x)为机器学习模型的损失函数。也称为无约束最优化模型。对于无约束最优化问题ar...
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...
Python机器学习算法入门之梯度下降法实现线性回归
1. 背景 文章的背景取自An Introduction to Gradient Descent and Linear Regression，本文想在该文章的基础上，完整地描述线性回归算法。部分数据和图片取自该文章。没有太多时间抠细节，所以难免有什么缺漏错误之处，望指正。 线性回归的目标很简单，就是...
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