学习笔记: 机器学习经典算法-梯度下降法求解线性回归
梯度法 是基于搜索来最优化一个目标函数的方法。分为梯度下降法 和 梯度上升法 : 梯度下降法 用来最小化一个损失函数; 梯度上升法,用作最大化效用函数。 对于很多无法求取数学解(类似线性回归的正规数学方程解)的机器学习算法模型,就需要用到 梯度法 这种搜索最优化方法来找到其最优解。 1、梯度含义 对于一个存在极值点的损失函数$J$,比如其与参数$\theta$...

学习笔记: 机器学习经典算法-多元线性回归的正规方程解
简单线性回归刻画的是样本的 1维特征与样本输出标记之间的关系;对于样本的多特征,刻画多特征与输出标记之间的多元线性关系描述为$ y = \theta_{0} + \theta_{1}x_{1} + \theta_{2}x_{2}... + \theta_{n}x_{n}$。 1、多元线性回归的目标函数 求解多元线性回归的目标函数...
学习笔记: 机器学习经典算法-简单线性回归(一元线性回归)
特点:主要用于解决回归问题,线性回归是许多强大非线性模型的基础(多项式回归,逻辑回归,SVM,神经网络...本质都是线性回归的拓展,寻找最优参数),其结果具有很好的可解释性。 假设样本特征与样本输出标记之间存在线性关系,那么就可以寻找一条直线来最大程度拟合它们之间的关系。① 简单线性回...
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