线性回归 梯度下降原理与基于Python的底层代码实现
1 梯度下降算法原理梯度下降是一种常用的优化算法，可以用来求解许包括线性回归在内的许多机器学习中的问题。前面讲解了直接使用公式求解θ \thetaθ (最小二乘法的求解推导与基于Python的底层代码实现)，但是对于复杂的函数来说，可能较难求出对应的公式，因此需要使用梯度下降。假设我们要求解的线性回归公式是：其中 y 是因变量，β i \beta_iβ i 是回归系数，x i x_i....
图文详解神秘的梯度下降算法原理(附Python代码)
目录1 引例2 数值解法3 梯度下降算法4 代码实战：Logistic回归1 引例给定如图所示的某个函数，如何通过计算机算法编程求 f ( x ) m i n f(x)_{min} f(x) min ？2 数值解法传统方法是数值解法，如图所示按照以下步骤迭代循环直至最优：① 任意给定一个初值 x 0 x_0 x 0 ；② 随机生成增量方向，结合步长生成 Δ x \varDelta x Δx；③ ....
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