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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 1710

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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：

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文章标签：

算法

机器学习/深度学习

关键词：

算法机器学习

人工智能平台 PAI算法

人工智能平台 PAI模型

算法模型

人工智能平台 PAI线性回归

accompanymin

技术混子

1天前

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技术混子

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技术混子

1天前

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技术混子

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机器学习/深度学习人工智能算法

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楠竹11

3天前

人工智能算法测试技术

论文介绍：进化算法优化模型融合策略

【5月更文挑战第3天】《进化算法优化模型融合策略》论文提出使用进化算法自动化创建和优化大型语言模型，通过模型融合提升性能并减少资源消耗。实验显示，这种方法在多种基准测试中取得先进性能，尤其在无特定任务训练情况下仍能超越参数更多模型。同时，该技术成功应用于创建具有文化意识的日语视觉-语言模型。然而，模型融合可能产生逻辑不连贯响应和准确性问题，未来工作将聚焦于图像扩散模型、自动源模型选择及生成自我改进的模型群体。[论文链接: https://arxiv.org/pdf/2403.13187.pdf]

楠竹11

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vohelon

3天前

机器学习/深度学习算法数据可视化

如何选择正确的机器学习模型？

【5月更文挑战第4天】如何选择正确的机器学习模型？

vohelon

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游客qf4jmczx4xu2y

3天前

机器学习/深度学习算法

构建高效机器学习模型的五大关键技术

【5月更文挑战第3天】在数据驱动的时代，机器学习已经成为挖掘信息、预测未来和优化决策的关键工具。本文将深入探讨构建高效机器学习模型的五大关键技术：特征工程、模型选择、超参数调优、集成学习和模型评估。这些技术不仅能够提高模型的性能，还能确保模型的泛化能力和可解释性。

游客qf4jmczx4xu2y

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1941623231718325

4天前

机器学习/深度学习数据采集搜索推荐

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5天前

机器学习/深度学习自然语言处理算法

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