<1>假设拟合直线为：
<2>平均损失函数：
注：（xi,yi）是样本点。
<3>要使得拟合直线拟合很充分的话，平均损失函数应该取得最小值。可以分别对W0, W1 求偏导，然后将两个偏导函数等于0，求得W0, W1 。求解过程如下手工计算步骤：
机器学习线性回归模型算法（高中最小二乘法的高级实现）
2018-09-24
1741
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：
目录
相关文章
|
4天前
|
机器学习/深度学习
人工智能
算法
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统，使用Python作为主要开发语言，基于深度学习TensorFlow框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片识别其名称。
19
0
0
|
25天前
|
机器学习/深度学习
算法
Java
|
1月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
算法
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
玉米病害识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，通过收集了8种常见的玉米叶部病害图片数据集（'矮花叶病', '健康', '灰斑病一般', '灰斑病严重', '锈病一般', '锈病严重', '叶斑病一般', '叶斑病严重'），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对数据集进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django搭建Web网页操作平台，实现用户上传一张玉米病害图片识别其名称。
55
0
0
|
14天前
|
机器学习/深度学习
人工智能
算法
探索机器学习中的决策树算法
【10月更文挑战第29天】本文将深入浅出地介绍决策树算法，一种在机器学习中广泛使用的分类和回归方法。我们将从基础概念出发，逐步深入到算法的实际应用，最后通过一个代码示例来直观展示如何利用决策树解决实际问题。无论你是机器学习的初学者还是希望深化理解的开发者，这篇文章都将为你提供有价值的见解和指导。
42
0
0
|
1月前
|
机器学习/深度学习
算法
数据处理
EM算法对人脸数据降维(机器学习作业06)
本文介绍了使用EM算法对人脸数据进行降维的机器学习作业。首先通过加载ORL人脸数据库，然后分别应用SVD_PCA、MLE_PCA及EM_PCA三种方法实现数据降维，并输出降维后的数据形状。此作业展示了不同PCA变种在人脸数据处理中的应用效果。
32
0
0
|
24天前
|
算法
安全
数据安全/隐私保护
基于game-based算法的动态频谱访问matlab仿真
本算法展示了在认知无线电网络中，通过游戏理论优化动态频谱访问，提高频谱利用率和物理层安全性。程序运行效果包括负载因子、传输功率、信噪比对用户效用和保密率的影响分析。软件版本：Matlab 2022a。完整代码包含详细中文注释和操作视频。
39
2
2
|
9天前
|
算法
数据挖掘
数据安全/隐私保护
基于FCM模糊聚类算法的图像分割matlab仿真
本项目展示了基于模糊C均值（FCM）算法的图像分割技术。算法运行效果良好，无水印。使用MATLAB 2022a开发，提供完整代码及中文注释，附带操作步骤视频。FCM算法通过隶属度矩阵和聚类中心矩阵实现图像分割，适用于灰度和彩色图像，广泛应用于医学影像、遥感图像等领域。
41
9
10
|
10天前
|
算法
调度
基于遗传模拟退火混合优化算法的车间作业最优调度matlab仿真,输出甘特图
车间作业调度问题（JSSP）通过遗传算法（GA）和模拟退火算法（SA）优化多个作业在并行工作中心上的加工顺序和时间，以最小化总完成时间和机器闲置时间。MATLAB2022a版本运行测试，展示了有效性和可行性。核心程序采用作业列表表示法，结合遗传操作和模拟退火过程，提高算法性能。
38
9
9
|
11天前
|
存储
算法
决策智能
基于免疫算法的TSP问题求解matlab仿真
旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题，目标是寻找经过每个城市恰好一次并返回起点的最短回路。本文介绍了一种基于免疫算法（IA）的解决方案，该算法模拟生物免疫系统的运作机制，通过克隆选择、变异和免疫记忆等步骤，有效解决了TSP问题。程序使用MATLAB 2022a版本运行，展示了良好的优化效果。
28
8
8
|
10天前
|
机器学习/深度学习
算法
芯片
基于GSP工具箱的NILM算法matlab仿真
基于GSP工具箱的NILM算法Matlab仿真，利用图信号处理技术解析家庭或建筑内各电器的独立功耗。GSPBox通过图的节点、边和权重矩阵表示电气系统，实现对未知数据的有效分类。系统使用MATLAB2022a版本，通过滤波或分解技术从全局能耗信号中提取子设备的功耗信息。
34
3
3
热门文章
最新文章
1
线性排序算法（1）
2
【推荐算法】商品推荐_3041
3
泛型KMP算法
4
《操作系统》—— 处理机调度算法
5
算法学习之顺序结构
6
【算法】算法之美—Fire Net
7
OneMob（一体传媒）：大数据算法 让营销更精准
8
A* + 弗洛伊德 算法 打造 360 向寻路 - [ActionScript3.0]
9
【数据结构与算法】一篇文章彻底搞懂二分查找（思路图解+代码优化）两种实现方式，递归与非递归
10
【算法研究】Bresenham画线算法
1
机器学习模型评估指标详解
166
2
PyTorch模型训练与部署流程详解
82
3
探索机器学习中的神经网络：从基础到应用
79
4
重构数据处理流程：Pandas与NumPy高级特性在机器学习前的优化
62
5
探索机器学习在医疗诊断中的应用
53
6
机器学习实战：房价预测项目
215
7
强化学习（Reinforcement Learning, RL）** 是一种机器学习技术，其中智能体（Agent）通过与环境（Environment）交互来学习如何执行决策以最大化累积奖励。
81
8
集成学习（Ensemble Learning）是一种机器学习技术，它通过将多个学习器（或称为“基学习器”、“弱学习器”）的预测结果结合起来，以提高整体预测性能。
262
9
`sklearn.metrics`是scikit-learn库中用于评估机器学习模型性能的模块。它提供了多种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵等。这些指标可以帮助我们了解模型的性能，以便进行模型选择和调优。
476
10
在机器学习和数据科学中，数据预处理是一个至关重要的步骤。数据规范化（或称为特征缩放）是预处理的一种常见技术，它可以帮助我们改进模型的性能。`sklearn.preprocessing`模块提供了多种数据规范化的方法，其中`StandardScaler`和`MinMaxScaler`是最常用的两种。
94