Python 机器学习 线性回归 梯度下降法优化损失函数_机器学习梯度下降的损失函数

Python 机器学习中，梯度下降法是一种用于优化线性回归模型（以及其他机器学习算法）的损失函数的通用算法。目的是通过迭代地调整模型的参数（权重和截距），以最小化损失函数，例如均方误差（MSE）。梯度下降的基本思想是计算损失函数相对于每个参数的梯度（即偏导数），然后朝着减少损失的方向调整参数。这个过程重复进行，直到损失函数收敛到最小值或达到预定的迭代次数。

 参考文档：Python 机器学习 线性回归 梯度下降法优化损失函数-CJavaPy

1、线性回归

线性回归是一种监督学习算法，用于模型化特征和目标变量之间的线性关系。它试图找到一条直线（在二维空间中）或一个超平面（在多维空间中），以便最好地拟合给定数据点。线性回归的目标是最小化预测值和实际值之间的差异，通常使用均方误差（MSE）作为损失函数来衡量这种差异。

参考文档：Python 机器学习 线性回归算法

2、损失函数

为了训练机器学习模型，需要一个评价标准来衡量模型的性能。损失函数提供了这样一个标准，通过最小化损失函数来优化模型参数。损失函数（有时称为成本函数）衡量模型预测值与实际值之间的差异。对于线性回归，常用的损失函数是均方误差