線性回歸小結

2022-06-24 06:15:08 字數 454 閱讀 2151

1.初始化係數為0,即zeros((特徵數, 1))

2.每執行一次迭代,都要遍歷每乙個特徵,針對每乙個特徵的係數,有兩種取值情況,分別是[-1,1]兩個方向的sign*step。

這樣就確定了兩個權重向量,然後將所有的訓練樣本*權重向量,獲得訓練樣本的**值;

3.將所有這些**值與真實值,相減並平方後求和,就得到了所有訓練樣本針對該權重向量的乙個誤差值。

4.只保留最小誤差所對應的權重向量就可以。

5.完成指定迭代之後,就可以得到具有最小誤差所對應的權重係數。

小結:每個特徵依次乘以乙個很小的迭代係數,然後從中選擇出乙個可以獲得最小訓練誤差的方案,作為本次迭代的乙個最優係數。

多次迭代之後,將會最終收斂到乙個穩定的系數值。

需要使用標準化的資料,獲得權重之後,測試資料也要使用嶺回歸原始資料的均值和方差來標準化測試資料。

資料標準化(或者說歸一化)的介紹:

線性回歸模型 線性回歸模型

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