线性回归：找到最合适的一条线来最好的拟合我们的数据点。
hθ(x) = θixi=θTx θ被称之为权重参数 θ0为拟合参数
对每个样本yi=θTxi + εi 误差ε是独立并且具有相同的分布，并且服从均值为0且方差为θ2的高斯分布。
2018.4.23-ml笔记(线性回归、梯度下降)
2018-04-23
1054
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
线性回归：找到最合适的一条线来最好的拟合我们的数据点。hθ(x) = θixi=θTx θ被称之为权重参数 θ0为拟合参数对每个样本yi=θTxi + εi 误差ε是独立并且具有相同的分布，并且服从均值为0且方差为θ2的高斯分布。
目录
相关文章
|
5月前
|
机器学习/深度学习
算法
PyTorch
|
机器学习/深度学习
算法
大数据
|
5月前
|
Python
|
1月前
|
机器学习/深度学习
算法
Python
|
2月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
Python
利用Python实现简单的线性回归模型
【8月更文挑战第29天】本文将引导你了解并实践如何使用Python编程语言实现一个简单的线性回归模型。我们将通过一个实际的数据集，一步步地展示如何进行数据预处理、建立模型、训练及评估模型性能。文章旨在为初学者提供一个易于理解且实用的编程指南，帮助他们快速入门机器学习领域。
19
1
1
|
4月前
|
机器学习/深度学习
算法
PyTorch
Pytorch实现线性回归模型
在机器学习和深度学习领域，线性回归是一种基本且广泛应用的算法，它简单易懂但功能强大，常作为更复杂模型的基础。使用PyTorch实现线性回归，不仅帮助初学者理解模型概念，还为探索高级模型奠定了基础。代码示例中，`creat_data()` 函数生成线性回归数据，包括噪声，`linear_regression()` 定义了线性模型，`square_loss()` 计算损失，而 `sgd()` 实现了梯度下降优化。
62
11
11
|
5月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
数据挖掘
【机器学习】普通最小二乘法和ridge回归有什么区别？
【5月更文挑战第21天】【机器学习】R-squared系数有什么缺点？如何解决？【机器学习】普通最小二乘法和ridge回归有什么区别？
72
0
0
|
5月前
|
数据可视化
Python
Python进行多输出（多因变量）回归：集成学习梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING,GBR回归训练和预测可视化
Python进行多输出（多因变量）回归：集成学习梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING,GBR回归训练和预测可视化
85
0
0
|
5月前
|
机器学习/深度学习
Python
|
5月前
|
机器学习/深度学习
数据可视化
TensorFlow