Gradient descent allows the model to modify its predictions, lowering the overall error and increasing the precision of the regression line. This is done by iteratively updating the parameters (slope and intercept) using the gradient of the MSE. Implementing Gradient Descent in Linear Regression An ...
图解机器学习:如何用gradient descent一步一步求解最优linear regression 模型以及其他值得注意的细节.mp4 吴恩达机器学习课程笔记(图解版)_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili p10
我们又两种方式将只有一个样本的数学表达转化为样本为多个的情况:梯度下降(gradient descent)和正则方程(The normal equations)。这里我们重点讲梯度下降。 梯度下降 批梯度下降(batch gradient descent) 如下公式是处理一个样本的表达式: 转化为处理多个样本就是如下表达: 这种新的表达式每一步都是计算的全部训练集的数...
import numpy as np #设置数据集 X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) Y = np.array([5, 7, 9, 11, 13]) #设置超参数 learning_rate = 0.01 B = 0 W = 0 num_iterations = 1000 #梯度下降法 for i in range(num_iterations): #网络模型 Y_hat = W * X + B #误差模型 # E = np...
:return: None"""m= np.loadtxt('linear_regression_using_gradient_descent.csv', delimiter=',') input_X, y= np.asmatrix(m[:, :-1]), np.asmatrix(m[:, -1]).T#theta 的初始值必须是 floattheta = np.matrix([[0.0], [0.0], [0.0]]) ...
线性回归、梯度下降(Linear Regression、Gradient Descent) 实例 首先举个例子,假设我们有一个二手房交易记录的数据集,已知房屋面积、卧室数量和房屋的交易价格,如下表: 假如有一个房子要卖,我们希望通过上表中的数据估算这个房子的价格。这个问题就是典型的回归问题,这边文章主要讲回归中的线性回归问题。 线性回归.....
Understanding Linear Regression and Gradient DescentSuat, Atan
批梯度下降(batch gradient descent) 如下公式是处理一个样本的表达式: 转化为处理多个样本就是如下表达: 这种新的表达式每一步都是计算的全部训练集的数据,所以称之为批梯度下降(batch gradient descent)。 注意,梯度下降可能得到局部最优,但在优化问题里我们已经证明线性回归只有一个最优点,因为损失函数J(θ)是一...
Gradient Descent in Linear Regression Table of Contents TensorFlow学习记录 第一章 Anaconda简介 1.1 Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别比较 1.2 参考 第二章 Anaconda安装Tensorflow 2.1 安装Anaconda 2.2 在Anaconda中**安装tensorflow 2.3 在tensorflow中安装Jupyter Notebook 2...C#...
When you build a simple linear regression model, the goal is to find the parameters B0 and B1. To find the best parameters, we use gradient descent. Imagine your model finds that the best parameters are B0 = 10 and B1 = 12.