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【机器学习】线性回归(理论)_机器学习线性回归
作者:代码探险家 | 2024-07-15 14:49:02
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机器学习线性回归
线性回归(理论)
目录
一、概论
1、何为线性回归
2、问题的抽象
3、误差的引入
4、极大似然估计的引入
5、目标函数的优化
二、梯度下降
1、何为梯度下降
2、利用梯度下降进行函数寻优
3、梯度下降的一些问题
Ⅰ 迭代步长
Ⅱ 算法的初始位置
Ⅲ 数据的取值范围差异
Ⅳ 鞍点现象
4、常见的梯度下降算法
三、多项式回归
1、多项式回归的引入
2、单项式与多项式的定义
3、多项式回归的实现
四、正则化
1、正则化的引入
2、正则化的效果
五、实战部分
一、概论
1、何为线性回归
线性回归(Linear Regression)是确定两种或两种以上变量之间所存在的定量关系的一种统计方法。
来看一种最简单的情况,下面是一组给出的数据:
现在我问你,如果现在
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