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第02周-单变量线性回归
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2019-01-15 12:07:46
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标签:
技术
常用
png
建模
微软
变量
使用
之间
数组
一个有监督的房价训练模型如下所示:
单变量线性回归问题:
模型预测值与训练实际值之间的差距,就是建模误差。
一般常用的代价函数是平方误差函数,之所以提出误差的平方和,是因为误差平方代价函数对于大多数问题特别是回归问题,都是一个合理的选择。
常使用梯度下降作为求函数最小值的算法,开始时我们随机选择一个参数的组合,计算代价函数,然后我们寻找下一个能让代价函数下降最多的参数组合,持续如此,就能找到一个局部最小值。
批量梯度下降的过程:
第02周-单变量线性回归
标签:
技术
常用
png
建模
微软
变量
使用
之间
数组
原文地址:https://www.cnblogs.com/jiqima/p/10270708.html
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