import numpy as np
import pandas as pd导入数据data=pd.read_csv(r"F:\数据集\dataset\boston.csv")
data.head() Unnamed: 0crimzninduschasnoxrmagedisradtaxptratioblacklstatmedv010.0063218.02.3100.5386.57565.24.0
线性回归之梯度下降法1.梯度的概念梯度是一个向量，对于一个多元函数\(f\)而言，\(f\)在点\(P(x,y)\)的梯度是\(f\)在点\(P\)处增大最快的方向，即以f在P上的偏导数为分量的向量。以二元函数\(f(x,y)\)为例，向量\(\{\frac{\partial f}{\partial x},\frac{\partial f}{\partial y}\}|_{(x_0,y_0)}=f
转载
2023-08-07 14:54:23
69阅读
在了解梯度下降（Gradient Descent）之前，我们先要知道有关线性回归的基本知识，这样可以进一步的加深对梯度下降的理解，当然梯度下降（Gradient Descent）并不单单只能进行回归预测，它还可以进行诸如分类等操作。关于线性回归的具体讲解本文不详细涉及，只简单列出几个相关公式。线性回归公式 4-1：线性回归模型预测 是 是第 个模型参数 (包括偏置项 以及特征权重 )也可以用
转载
2023-06-25 20:16:51
105阅读
上一节中，我们讲了梯度下降算法，这一节我们将要将梯度下降和代价函数结合得到线性回归算法。它可以用直线模型来拟合数据。 首先我们来回顾一下之前的知识点。左侧为梯度下降法，右侧为线性回归模型（包括线性假设和平方差代价函数）。 我们要做的就是将梯度下降法应用到最小化平方差代价函数。为了应用梯度下降法，我们要弄清楚公式中的导
转载
2023-06-19 05:58:37
52阅读
（一）引入—梯度下降算法1. 线性假设：2. 方差代价函数： 3. 梯度下降： 4. : learning rate（用来控制我们在梯度下降时迈出多大的步子，值较大，梯度下降就很迅速）值过大易造成无法收敛到minimum（每一步迈更大）值较小且适宜的情况下，步子越来越小直到收敛（导数项为零） 不再改变。 （注：每一次梯度下降，需完成多个的同步更新）右侧计算后立即更新是
转载
2023-10-27 06:20:12
57阅读
1.对梯度下降法概念的理解：在求解机器学习的算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的算法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。2.梯度：在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数f(x,y),分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f/∂x,&nb
引入梯度下降算法可以用于在线性回归（及以外）问题中帮助我们求出最小的代价函数\(J\)。基本步骤：先初始化\(\theta_0和\theta_1\)，一般选择同时初始化为0。然后持续改变\(\theta_0和\theta_1\)来减少代价函数\(J\)，直到最小值，或者是局部最小值。假设我们把下图现象成想象成一座山，想象你站在红色的山顶上，该用什么步伐和方向才能最快下山。如果你的起点偏移一点，你可
【机器学习笔记二】回归算法-随机梯度下降
参考资料：【1】 Spark MLlib 机器学习实践【2】 机器学习之梯度下降 【3】 统计学习方法 1、回归分析概念在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平
机器学习的最实际应用涉及目标结果所依赖的多个功能。类似地，在回归分析问题中，有时目标结果取决于众多功能。多元线性回归是解决此类问题的一种可行解决方案。在本文中，我将讨论多元（多种功能）线性回归，从头开始的Python实现，在实际问题上的应用和性能分析。由于它是一种“线性”回归技术，因此在假设的框架中将仅采用每个特征的线性项。令x_1，x_2，…x_n为目标结果所依赖的要素。然后，关于多元线性回归的
文章目录1.梯度下降法2.线性回归问题3.具体代码 1.梯度下降法梯度下降法是一种常用的迭代方法，其目的是让输入向量找到一个合适的迭代方向，使得输出值能达到局部最小值。在拟合线性回归方程时，我们把损失函数视为以参数向量为输入的函数，找到其梯度下降的方向并进行迭代，就能找到最优的参数值。我们看下面这个二维平面： 也就是说我们要运用梯度下降法顺利且快速的找到全局最优解，也就是最低的地方，我们运用的公
文章目录逻辑回归的计算逻辑使用python实现运行结果 逻辑回归是一种经典的二分类算法（当然也可以用作多分类），也是我们在进行数据分析和挖掘过程中最常使用的算法之一。 通常我们在选择机器学习算法的时候，往往都是先选取简单的模型，如逻辑回归模型，因为它的原理简单、可解释性强，我们将简单的模型和复杂的模型取得的结果进行对比，如果它们效果差不多，那我们也没有必要选择复杂的模型了，逻辑回归就是这样一
梯度下降百度百科：梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。梯度下降 类似于寻找下山的路，不断往下走直到来到山底。
机器学习 -- 线性回归一、梯度下降法1、概念2、对比分析梯度下降法和最小二乘法3、代码 “故不积跬步，无以至千里；不积小流，无以成江海” 线性回归的第二部分，梯度下降法 一、梯度下降法1、概念 在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一。这是一种很重要的优化方法，需要进行好
一、机器学习概述： 1. 学习动机：机器学习已经在不知不觉中渗透到人们生产和生活中的各个领域，如邮箱自动过滤的垃圾邮件、搜索引擎对链接的智能排序、产品广告的个性化推荐等；机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科，需要融合多学科的专业只是，也同样可以作为实际工具应用到各行各业之中；如何从移动计算和传感器所产生的海量数据中抽取出有价值的信息将成为一个非常重要的课题，也会是未来生产
前面的文章讲了使用最小二乘法来求线性回归损失函数的最优解，最小二乘法为直接对梯度求导找出极值，为非迭代法；而本篇文章了使用一个新的方法来求损失函数的极值：梯度下降法（Gradient Descendent, GD），梯度下降法为最优化算法通常用于求解函数的极值，梯度下降法为迭代法，给定一个β在梯度下降最快方向调整β，经过N次迭代后找到极值，也就是局部最小值或全局最小值；
梯度下降法又分为批量梯
转载
2023-09-08 09:21:09
37阅读
import csvimport random as rdimport matplotlib.pyplot as pltInf=1e
原创
2022-06-15 23:55:21
36阅读
一.Gradient Descent For Linear Regression(线性回归的梯度下降) 在前面我们谈到了梯度下降算法是很常用的算法，经常被用在线性回归模型、平方误差代价函数上。在这一部分，我们要将梯度下降算法和代价函数结合。往后我们还将用到此算法，并将其应用于具体的拟合直线的线性回归算法里。图1-1是我们之前学过的一些知识， 图1-1左边的蓝色框是梯度下降法，右边是线性回
通过求解这个凹函数来得到他的最小值从而实现整个线性回归方程的最优解，具体的实现就如下分析。∂loss∂a=2x(ax+b−y)\frac{
原创
2021-08-26 16:11:03
591阅读
本文为学习记录，写的不好请大家指正见谅，互相学习，也为自己巩固学习成果包括后续复习所用！梯度下降法介绍：1.batch gradient descent（批量梯度下降法）在一个二维平面上，和线性回归图像不同，线性回归图像是用特征作为坐标轴，而绘制梯度下降图像的时候，我们将损失函数J作为我们的纵坐标，参数theta作为我们的横坐标，图像如下：在图中我们可以看到，在蓝点中，dJ/dt 为负数，也就是这
这篇博文结合线性回归的例子介绍了梯度下降，有图有代码，通俗易懂
原创
2022-01-18 10:02:45
111阅读
