3-线性回归梯度下降更新公式是华为集团用72小时讲完的AI深度学习全套教程,整整300集(从入门到实战)学完即可就业!-人工智能/OpenCV/机器学习/神经网络/计算机视觉的第169集视频,该合集共计200集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
线性回归的随机梯度下降 2,随机梯度下降法:在更新参数时都使用一个样本来进行更新。每一次跟新参数都用一个样本,更新很多次。如果样本量很大的情况(例如几十万),那么可能只用其中几万条或者几千条的样本,就已经将参数迭代到最优解了,对比上面的批量梯度下降,迭代一次需要用到十几万训练样本,一次迭代不可能最优,...
根据图像还是很直观可以看到梯度下降法的下降轨迹. 二、线性回归梯度下降法公式推导 最小二乘法公式: J ( θ ) = 1 2 ∑ i = 1 n ( y i − θ T x i ) 2 J(\theta)=\displaystyle \frac{1}{2}\sum_{i=1}^n{(y_i-\theta^Tx_i)^2} J(θ)=21i=1∑n(yi−θTxi...
import from sklearn.linear_model import LinearRegression,SGDRegressor X_scaled_2=X_scaled[['year'...
在深入研究梯度下降之前，先看看另一种计算最佳拟合线的方法。最佳拟合线的统计计算方法：直线可以用公式表示：y=mx+b。回归线斜率m的公式为：m = r * (SD of y / SD of x)。转换：x和y值之间的相关系数（r），乘以y值的标准差（SD of y）除以x值的标准偏差（SD of x）。以上数据中母亲身高的标准...
w * x + current_b - y# 用公式求当前梯度 grad_w = 2/M * sum_grad_w grad_b = 2/M * sum_grad_b# 梯度下降，更新当前的w和b updated_w = current_w - alpha * grad_w updated_b = current_b - alpha * grad_breturn updated_w, updated_b测试：运行梯度下降算法计算最...
梯度下降 示例 逻辑回归 Sigmoid 函数 示例 回到顶部 线性回归算法 数学概念 ▒ 回归 -回归会得到最终的计算结果, 是一个确定性的结果 ▒ 分类 -分类会进行分析给于一个结果的判断类别, 也是一个确定的结果 简单实例 - 银行贷款 实例分析 ▒ 数据 -工资和年龄 ( 2个特征 ) ...
线性回归方程为: 整合后的公式为: 3. 损失函数 损失函数是一个贯穿整个机器学习的一个重要概念,大部分机器学习算法都有误差,我们需要通过显性的公式来描述这个误差,并将这个误差优化到最小值。假设现在真实的值为y,预测的值为h。 损失函数公式为: 也就是所有误差和的平方。损失函数值越小,说明误差越小,这个损失...
线性回归:适用于数据基本上符合简单的线性的多项式模型,含最小二乘法/梯度下降法等方法 主成分分析:适用于维度爆炸的情况 其他 转jupyter的命令:jupyter nbconvert --to markdown E:\PycharmProjects\TianChiProject\00_山枫叶纷飞\competitions\011_dw_AnomalyDetection\03_线性模型.ipynb ...