機器學習筆記 (一)線性回歸

2021-10-02 20:10:47 字數 671 閱讀 8204

線性回歸又稱為最小二乘法回歸ordinary least-squares (ols) regression。簡單來說就是一條線性函式來很好的擬合已知資料並**未知資料。

在回歸分析中,只包括乙個自變數和乙個因變數,且二者的關係可用一條直線近似表示,這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數,且因變數和自變數之間是線性關係,則稱為多元線性回歸分析。

明確常用數學符號

誤差評估

需要某個手段來評估我們的學習效果,即評估各個真實值 y(i

)y^(i)

y(i)

與**值 hθ(x(i)) 之間的差異。最常見的,我們通過最小均方(least mean square)來描述誤差。

批量梯度下降 (每次迭代用到所有樣本)

隨機梯度下降 (每次迭代只需要用乙個樣本)

小批量梯度下降(每次迭代用到部分b個樣本)==應用

定義

未完待續····

機器學習 演算法一 線性回歸

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