GD 仅仅使用了Jacobian矩阵 (而不是Hessian矩阵),不过我们知道, 当我们的损失函数为凸函数时,所有的极小值即(局部最小值)为(全局)最小值,因此 GD 总能够收敛至全局最小值。 线性回归中所用的损失函数是均方误差函数: 要使用 GD 方法我们只需要找出 beta_hat 的偏导数(即 'delta'/梯度) 在R 中实现方法如...
r语言knn函数返回类型r语言反函数 例:exp(x):R语言中exp函数用于返回e的x次方的值。001、exp(4) 2.718281828459**4exp(0) 2.718281828459**0exp(-5) 2.718281828459**-5 dat <- c(-7, 0, 7)exp(dat) 2.718281828459**-7 2.718281828459**0