方法一:梯度下降法(Gradient Descent)需要选择学习率α、多次迭代,但适用于大量的数据 方法二:正规方程(Normal Equation)不需要选择学习率α、多次迭代,但大量数据时计算会很慢
关于正规方程和梯度下降算法的说法,正确的有:A.梯度下降需要选择学习率,正规方程不需要B.二者都不需要选择学习率C.使用正规方程不保证始终都能求解线性回归问题D.梯度下降
与梯度下降算法相比,正规方程法不需要选择学习率,不需要迭代,更不需要画代价函数 与迭代次数n的关系图,证明学习率对于收敛的影响。这使得正规方程法似乎有着压倒性的优势。但正规方程法,也存在缺陷。当特征向量中的特征数量较大时(即X的列数n较大时),正规方程的时间复杂度为 ,因此,会非常耗时,速度不一定比梯度...
2. 正规方程对数据的特征矩阵的条件数敏感。如果特征矩阵的条件数较大，求解正规方程可能会导致数值不稳定性。3. 正规方程只适用于线性模型。对于非线性模型，正规方程无法直接求解最优参数。总结 综上所述，梯度下降算法和正规方程各有优缺点，适用于不同的问题和数据集。梯度下降算法适用于大规模数据集和高维特征空...
综上所述,梯度下降算法和正规方程各有优缺点,适用于不同的问题和数据集。梯度下降算法适用于大规模数据集和高维特征空间的问题,可以灵活地选择学习率,但对初始参数和学习率的选择较为敏感;正规方程适用于小规模数据集和低维特征空间的问题,可以直接求解最优参数,但计算复杂度较高,对特征矩阵的条件数敏感,且只适用...
3.梯度下降 从选定的初始点,沿着梯度以步长下降,可以求得局部最小值。 只有一个训练样本时: 对m个训练实例: 运用这个规则直到收敛,就是批梯度下降算法。 随机梯度下降的思想是根据每个单独的训练样本来更新权值。 4.正规方程组 转自斯坦福大学机器学习公开课。
以下有关正规方程和梯度下降算法的说法,正确的有()A.梯度下降算法适用于各种模型,而正规方程只适用于线性模型B.二者都适用于各种模型C.正规方程适用于各种模型,梯度下降只
正规方程偏置为: 22.62137203166228 #6.模型评估 y_predict=estimator.predict(x_test) print("预测房价:\n",y_predict) error=mean_squared_error(y_test,y_predict) print("梯度下降-均方误差为:\n",error) 预测房价: [28.22944896 31.5122308 21.11612841 32.6663189 20.0023467 19.07315705 ...
通过正规方程优化 fit_intercept:是否计算偏置 LinearRegression.coef_:回归系数 LinearRegression.intercept_:偏置 sklearn.linear_model.SGDRegressor(loss="squared_loss", fit_intercept=True, learning_rate ='invscaling', eta0=0.01) SGDRegressor类实现了随机梯度下降学习,它支持不同的loss函数和正则化惩罚项来拟合...
特征降维以及对比正规方程法和梯度下降法 特征降维 通过定义一个新的特征,可以得到一个更好的模型 对于一些不适合使用线性拟合方式的例子,可以通过使用将一个参数即面积的平方,立方看做不同的参数,然后将其看做多元线性拟合,但是其中就需要注意特征缩放了