多元线性回归是最简单的机器学习模型,通过给定的训练数据集,拟合出一个线性模型,进而对新数据做出预测。 对应的模型如下: n:特征数量。 一般选取残差平方和最小化作为损失函数,对应为: M:训练样本数量。 通过最小化代价损失函数,来求得值,一般优化的方法有两种,第一是梯度下降算法(Gradient Descent),第二种是矩阵...
通过最小化代价损失函数,来求得值,一般优化的方法有两种,第一是梯度下降算法(Gradient Descent),第二种是矩阵法(The normal equations)。 梯度下降算法 给一个初始值,然后逐步的迭代改变的值,是代价损失函数逐次变小,使每次都往梯度下降的方向改变: 表示下降速度。 为了求偏导数,当只有一个样本时,即 ; 即: 当...
梯度下降代码编写,还是在linearRegrassion.py模块中: defgradientDescent(X,Y,theta,alpha,iters):temp=np.mat(np.zeros(theta.shape))cost=np.zeros(iters)thetaNums=int(theta.shape[1])print(thetaNums)fori inrange(iters):error=(X*theta.T-Y)forj inrange(thetaNums):derivativeInner=np.multiply(error...
回归分析: 数学意义上来说是给定一个点集,能够用一条曲线去拟合之,如果这个曲线是一条直线,那就被称为线性回归,线性回归在这里也不过多解释,这篇文章主要是为了实现算法。在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,即y=θ0+θ1X称为一元线性回归分析。若是包含多个因变量则是多元线性回归,即y=θ0+θ1X1+...
梯度下降算法解决多元线性回归问题c++实现没有数据标准化的版本，效率⾮常低，⽽且训练结果并不好。#include <iostream> #define maxn 105 #include <cstdio> #include <cmath> using namespace std;int n,m; //n个特征,m个数据 double theta[maxn];//参数集 double temp[maxn];double data[maxn]...
1、多元线性回归模型在使用梯度下降可能会遇到什么样的问题? 多元性线性回归具有多个特征{x1,x2,...,xn}\{x_{1},x_{2},...,x_{n}\}{x1,x2,...,xn},当某些特征的取值范围差异很大时,梯度下降法可能要经过一段很长的时间才能收敛到局部最优值,如图1左边所示: 但是,如果这些特征这些特...
梯度下降算法解决多元线性回归问题 c++实现 没有数据标准化的版本,效率非常低,而且训练结果并不好。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56...