文章 2023-01-30 来自:开发者社区

机器学习中的数学原理——随机梯度下降法

一、什么是随机梯度下降法 随机梯度下降是随机取样替代完整的样本,主要作用是提高迭代速度,避免陷入庞大计算量的泥沼。 对于整个样本做GD又称为批梯度下降(BGD,batch gradient descent)。 随机梯度下降(SGD, stochastic gradient descent) ...

机器学习中的数学原理——随机梯度下降法
文章 2023-01-30 来自:开发者社区

机器学习中的数学原理——多重回归算法

一、什么是多重回归多重线性回归 (multiple linear regression) 是简单直线回归的推广,研究一个因变量与多个自变量之间的数量依存关系。多重线性回归用回归方程描述一个因变量与多个自变量的依存关系,简称 多重回归 。  二、案例分析还记得我们之前研究最小二乘法的时候,是根据广告费来预测点击量的,广告费作为唯一变量。无论我...

机器学习中的数学原理——多重回归算法
文章 2023-01-30 来自:开发者社区

机器学习中的数学原理——多项式回归

一、什么多项式回归多项式回归是线性回归的一种特殊情况,其中我们在数据上拟合了多项式方程,目标变量和自变量之间具有曲线关系。 在曲线关系中,目标变量的值相对于预测变量以不均匀的方式变化。二、算法分析首先我们看一次函数的解析式:我们引入了两个变量,和,它的图像是一条直线: 之前我们用微分求出了这个函数的斜率和截距&#...

机器学习中的数学原理——多项式回归
文章 2023-01-30 来自:开发者社区

机器学习中的数学原理——梯度下降法(最速下降法)

一、什么是梯度下降法 梯度下降法(英语:Gradient descent)是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近似梯度)的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。 二、算法分析 在上一篇最小二乘法里面还记得我们的误差公...

机器学习中的数学原理——梯度下降法(最速下降法)
文章 2023-01-30 来自:开发者社区

机器学习中的数学原理——最小二乘法

一、什么是最小二乘法 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差(真实目标对象与拟合目标对象的差)的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。二、实战案例 下图是商家广告费与点击量之间散点图,假设存在这样一个前...

机器学习中的数学原理——最小二乘法
文章 2022-12-19 来自:开发者社区

机器学习算法背后的数学原理

不同的机器学习算法是如何从数据中学习并预测未知数据的呢? 机器学习算法的设计让它们从经验中学习,当它们获取越来越多的数据时,性能也会越来越高。每种算法都有自己学习和预测数据的思路。在本文中,我们将介绍一些机器学习算法的功能,以及在这些算法中实现的有助于它们学习的一些数学方程。机器学习算法的类型机器学习算法大致可以分为以下四类:监督学习&#...

机器学习算法背后的数学原理
文章 2022-12-09 来自:开发者社区

100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理

Day7,我们学习了K最近邻算法(k-NN),了解了其定义,如何工作,介绍了集中常用的距离和k值选择。Day8,作者转回之前的逻辑回归内容,推荐了Saishruthi Swaminathan的一篇文章。身处墙内,这个链接无法打开。不过也不用跳墙看原文,找了一...

100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理
文章 2017-08-19 来自:开发者社区

【机器学习笔记之七】PCA 的数学原理和可视化效果

PCA 的数学原理和可视化效果 本文结构: 什么是 PCA 数学原理 可视化效果 1. 什么是 PCA PCA (principal component analysis, 主成分分析) 是机器学习中对数据进行降维的一种方法。 例如,我们有这样的交易数据,它有这几个特征:(日期, 浏览量, 访客数, 下单数, 成交数, 成交金额),从经验可知,“浏览量”和“访客数”,“下单数”和“成交数”...

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