机器学习线性回归模型算法(高中最小二乘法的高级实现)

简介:

<1>假设拟合直线为:39c03c53b391f2656a727b2ceb6ee61d333345cf



<2>平均损失函数:  

f705af8c5fb92ae54e7834b4654ddad83985c3ed   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:

06a160dd46521641bf354ffa73fe28b6f4c9cedf

相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构。本文介绍了K-means算法的基本原理,包括初始化、数据点分配与簇中心更新等步骤,以及如何在Python中实现该算法,最后讨论了其优缺点及应用场景。
100 4
|
1月前
|
人工智能 JSON 算法
Qwen2.5-Coder 系列模型在 PAI-QuickStart 的训练、评测、压缩及部署实践
阿里云的人工智能平台 PAI,作为一站式、 AI Native 的大模型与 AIGC 工程平台,为开发者和企业客户提供了 Qwen2.5-Coder 系列模型的全链路最佳实践。本文以Qwen2.5-Coder-32B为例,详细介绍在 PAI-QuickStart 完成 Qwen2.5-Coder 的训练、评测和快速部署。
Qwen2.5-Coder 系列模型在 PAI-QuickStart 的训练、评测、压缩及部署实践
|
15天前
|
编解码 机器人 测试技术
技术实践 | 使用 PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型快速搭建专业领域知识问答机器人
Qwen2-VL是一款具备高级图像和视频理解能力的多模态模型,支持多种语言,适用于多模态应用开发。通过PAI和LLaMA Factory框架,用户可以轻松微调Qwen2-VL模型,快速构建文旅领域的知识问答机器人。本教程详细介绍了从模型部署、微调到对话测试的全过程,帮助开发者高效实现定制化多模态应用。
|
10天前
|
算法
PAI下面的gbdt、xgboost、ps-smart 算法如何优化?
设置gbdt 、xgboost等算法的样本和特征的采样率
27 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch API
优化注意力层提升 Transformer 模型效率:通过改进注意力机制降低机器学习成本
Transformer架构自2017年被Vaswani等人提出以来,凭借其核心的注意力机制,已成为AI领域的重大突破。该机制允许模型根据任务需求灵活聚焦于输入的不同部分,极大地增强了对复杂语言和结构的理解能力。起初主要应用于自然语言处理,Transformer迅速扩展至语音识别、计算机视觉等多领域,展现出强大的跨学科应用潜力。然而,随着模型规模的增长,注意力层的高计算复杂度成为发展瓶颈。为此,本文探讨了在PyTorch生态系统中优化注意力层的各种技术,
65 6
优化注意力层提升 Transformer 模型效率:通过改进注意力机制降低机器学习成本
|
24天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能浪潮下的编程实践:构建你的第一个机器学习模型
在人工智能的巨浪中,每个人都有机会成为弄潮儿。本文将带你一探究竟,从零基础开始,用最易懂的语言和步骤,教你如何构建属于自己的第一个机器学习模型。不需要复杂的数学公式,也不必担心编程难题,只需跟随我们的步伐,一起探索这个充满魔力的AI世界。
44 12
|
22天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索机器学习:从线性回归到深度学习
本文将带领读者从基础的线性回归模型开始,逐步深入到复杂的深度学习网络。我们将通过代码示例,展示如何实现这些算法,并解释其背后的数学原理。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的见解和知识。让我们一起踏上这段激动人心的旅程吧!
|
1月前
|
机器学习/深度学习 Python
机器学习中评估模型性能的重要工具——混淆矩阵和ROC曲线。混淆矩阵通过真正例、假正例等指标展示模型预测情况
本文介绍了机器学习中评估模型性能的重要工具——混淆矩阵和ROC曲线。混淆矩阵通过真正例、假正例等指标展示模型预测情况,而ROC曲线则通过假正率和真正率评估二分类模型性能。文章还提供了Python中的具体实现示例,展示了如何计算和使用这两种工具来评估模型。
55 8
|
1月前
|
机器学习/深度学习 Python
机器学习中模型选择和优化的关键技术——交叉验证与网格搜索
本文深入探讨了机器学习中模型选择和优化的关键技术——交叉验证与网格搜索。介绍了K折交叉验证、留一交叉验证等方法,以及网格搜索的原理和步骤,展示了如何结合两者在Python中实现模型参数的优化,并强调了使用时需注意的计算成本、过拟合风险等问题。
53 6
|
27天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
C语言在机器学习中的应用及其重要性。C语言以其高效性、灵活性和可移植性,适合开发高性能的机器学习算法,尤其在底层算法实现、嵌入式系统和高性能计算中表现突出
本文探讨了C语言在机器学习中的应用及其重要性。C语言以其高效性、灵活性和可移植性,适合开发高性能的机器学习算法,尤其在底层算法实现、嵌入式系统和高性能计算中表现突出。文章还介绍了C语言在知名机器学习库中的作用,以及与Python等语言结合使用的案例,展望了其未来发展的挑战与机遇。
44 1