机器学习之线性回归
来源:互联网 发布:电脑拨号软件 编辑:程序博客网 时间:2024/04/28 18:33
根据网上某个大牛的说法,机器学习的三个要素分为: 模型,策略, 算法
首先,对于一个问题,我们用数学语言来描述它,然后建立一个模型,例如回归模型或者分类模型等来描述这个问题.
其次,建立求解策略,比如,通过最大似然估计,最大后验概率,最小化分类误差等等建立模型的代价函数,将其转化为一个最优化问题.
通过求解这个最优化问题,得到模型的参数。 求解最优化问题的策略有,梯度下降法等等。
最后,确定求解策略之后,便是编程实现了。
线性回归问题
首先建立模型:
模型很简单
然后是求解策略:
建立代价函数:
关于求解策略:
可以使用梯度下降法,批梯度下降法,增量梯度下降。本质上,都是偏导数,步长/最佳学习率,更新,收敛的问题。
0 0
- 机器学习之线性回归
- 机器学习之线性回归
- 机器学习之线性回归
- 机器学习之线性回归
- 机器学习之线性回归
- 机器学习之线性回归
- 机器学习之线性回归
- 机器学习之线性回归
- 机器学习之线性回归
- 机器学习之线性回归
- 机器学习之线性回归
- 机器学习之线性回归
- 机器学习实战之线性回归+局部加权线性回归
- 【机器学习之学习笔记】线性回归
- 机器学习练习之线性回归
- 机器学习之线性回归模型
- 机器学习之二-线性回归
- 【机器学习算法】之线性回归分析
- 统计损失
- linux中shell变量$#,$@,$0,$1,$2的含义
- Huatuo's Medicine
- 带你从源码角度理解Volley实现原理
- 欢迎使用CSDN-markdown编辑器
- 机器学习之线性回归
- 蘑菇街瀑布流的实现
- 寻找Web前端工程师工作的必备技能
- Android触摸屏事件派发机制详解与源码分析二(ViewGroup篇)
- 关于Javascript 的作用域
- ActionScript 3.0 学习(十三) AS3 消消乐小游戏
- 我是如何学习一门新技术的
- Redis服务器搭建/配置/及Jedis客户端的使用方法
- ros_fuerte创建工作空间、创建ROS功能包、编译ROS功能包、创建节点(cpp)、编译节点、使用launch文件、创建srv和msg文件、使用新建的srv和msg文件