梯度下降和正规方程的区别

最新推荐文章于 2023-08-25 10:38:33 发布
原创 最新推荐文章于 2023-08-25 10:38:33 发布 · 4.3k 阅读 · 14 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#梯度下降 #正规方程

博客主要探讨了梯度下降和正规方程的区别以及模型选择问题。官方给出参考图片，指出当数据量大于100k时，建议使用SGDregressor。

梯度下降和正规方程的区别

梯度下降正规方程
需要选择学习速率，当然如果不设置也会有默认值不需要
需要多次迭代一次求导得出
当特征数量n大时也能比较好的适用需要计算(XTX)−1(X^TX)^{-1} (XTX)−1 如果特征数量N较大则运算代价大，因为矩阵的逆的计算时间复杂度为O(n3)O(n^3)O(n3) 通常来说当n小于10000时还是可以接受的
适用于各种类型的模型只适用于线性模型，不适合逻辑回归模型等其他模型

关于模型的选择

官方给出了参考图片
红色圆圈的部分，当数据大于100k的时候，建议适用SGDregressor

【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降
计算机魔术师的blog
06-13 2364
【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降 数据模型为线性回归模型，方程代价函数。 代价函数就是实际数据与数学模型（这里是一元一次方程）所预测的差值，如： 蓝线的长度就是代价函数，可以看到代价函数越大拟合效果越差，代价函数越小，拟合效果越好。其中关于 θ1\theta_1θ1​ 的的代价函数f(θ1)f(\theta_1)f(θ1​)(右图） 和方程hθ(x)h_\theta(x)hθ​(x)（左图）如下图： ..........................................
【梯度下降和正规方程】吴恩达机器学习笔记（四）
verse_armour的博客
08-10 821
关于机器学习中的梯度下降和正规方程。
关于线性回归：梯度下降和正规方程（gradient descend、normal equation）
Cecilia_He
08-27 3002
梯度下降和正规方程实现简单线性回归。
正规方程与梯度下降法的比较
Larkii 的博客
08-25 695
梯度下降 正规方程 需要选择学习率 α 不需要 需要多次迭代 一次运算得出 当特征数量 n 很大时也能使用 n 小于 10000 时适用,否则计算量太大 适用于各种类型的模型 只适用于线性模型 ...
梯度下降和正规方程的比较
qq_42803467的博客
08-28 1204
梯度下降 正规方程 需要选择学习率???? 不需要 多次迭代 一次运算得出 当特征数量????大时也能较好适用 需要计算(????????????)−1 如果特征数量????较大则 运算代价大，因为矩阵逆的计算时间复杂度 为????(????3)，通常来说当????小于 10000 时还是 可以接受的 适用于各种类型的模型
MATLAB_多元线性回归模型_梯度下降与正规方程对比.zip
03-03
在本项目中，我们主要探讨的是使用MATLAB编程来实现多元线性回归模型，并通过两种不同的优化算法——梯度下降法和正规方程——来进行对比分析。这些方法在数据分析和机器学习领域中有着广泛的应用，特别是在预测建模...
线性回归——梯度下降VS正规方程
左左张
07-25 1356
线性回归——梯度下降 VS 正规方程 2018-7-25 线性回归问题：yi=θ0+θ1xi1+θ2xi2+...θmxim=yi=θTXiyi=θ0+θ1x1i+θ2x2i+...θmxmi=yi=θTXiy^i=\theta_0+\theta_1x_1^i+\theta_2 x_2^i+... \theta_mx_m^i=y^i=\theta ^TX^i 线性回归问题有一种数学推导的求解...
【正规方程与梯度下降的对比】
武帝为此的博客
08-25 400
正规方程和梯度下降各有优势，应根据问题的规模和复杂性来选择合适的方法。当数据集较小或特征较少时，正规方程是一个不错的选择，因为它能够直接求解解析解。其中，θ是参数向量，X是特征矩阵，y是目标向量。正规方程的优势在于对于小规模数据集，计算复杂度相对较低，而且不需要手动选择学习率。然而，当特征矩阵X过大时，计算逆矩阵的复杂度较高，会导致运算效率下降。在机器学习和线性回归中，正规方程和梯度下降是两种常见的优化方法。正规方程适用于小规模数据集和简单模型，而梯度下降适用于大规模数据集和复杂模型。
梯度下降和正规方程
潮鱼的博客
07-29 472
执行梯度下降算法，不同属性的取值范围要保持大致一致（大约在-1到1之间）一般认为-3到3就是安全的，这样执行梯度下降算法收敛的更快。 正规方程方法不需要使用特征缩放。 ...
机器学习笔记（二）----线性方程拟合的正规方程法*（推荐网址）
冬之晓
08-21 1392
到目前为止，我们都在使用梯度下降算法，但是对于某些线性回归问题，正规方程方法是更好的解决方案。
正规方程法和梯度下降法提升技巧--特征缩放/学习率
Ivan的博客
06-10 368
1 特征缩放(Feature Scaling) 在多元变量的线性回归中使用梯度下降法时，如果输入的n维特征中，特征的区间范围相差很大，那么代价函数收敛会很慢。为了提高收敛速度，可以将输入特征限制在相似的范围之内，也就是特征缩放 方法一般是用特征÷范围内最大值 目的是将特征的取值范围限制在−1≤xi≤1-1≤x_i≤1−1≤xi​≤1内，当然并不是一定要在这个范围内，只要范围不会太大或太小，都是可以接受的。 均值归一化(Mean Normalization) 在特征缩放中，我们有时也会使用均值归一化的方法 方
20191009——正规方程与梯度下降对比
寄蜉蝣于天地，渺沧海之一粟。
10-09 258
回归评估 就是计算均方误差 y_predict = estimator.predict(x_test) error = mean_squared_error(y_test, y_predict) print("正规方程均方误差为：",error) 总结 对比一下正规方程与梯度下降 梯度下降需要选择学习率，迭代求解，特征数量较大的时候可以使用 ...
机器学习：线性回归之损失函数、正规方程、梯度下降、过拟合和欠拟合、正则化
m0_58475958的博客
07-16 6656
1.线性回归 1.1 定义与公式 线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。 特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归 通用公式： h(w)=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+b=WTX+bh(w)=w_1x_1+w_2x_2+\cdots+w_nx_n+b=W^TX+b h(w)=w1​x1​+w2​x2​+⋯+wn​xn​+b=WTX+b 其中W、X可以理解为矩阵
机器学习之正规方程（与梯度下降的区别）
醉卧考场君莫笑
02-20 751
DAY2
梯度下降和正规方程——土豆酱的个人笔记
一只土豆酱的博客
11-15 1116
提示：该文章不需要任何高数以外的数学基础(误)，所有的公式亲姥姥式推导???? 如有错误，欢迎评论区留言指正噢 文章目录开始补充：一些涉及到的矩阵运算1. 关于矩阵乘法2. 关于矩阵转置3. 关于矩阵的逆3.1 逆矩阵的定义3.2 求逆矩阵3.3 关于(A−1)T=(AT)−1(A^{-1})^T=(A^T)^{-1}(A−1)T=(AT)−14. 关于矩阵求导续正规方程续梯度下降总结 开始 先准备梯度下降和正规方程分别需要的数据和目标 提示：梯度下降和正规方程都涉及到对J(θ)J(\theta)J(
机器学习公开课笔记第二周，线性回归的梯度下降法
dasu9538的博客
03-15 179
一，梯度下降法Gradient Decent 当我们以线性回归的模型来拟合我们的数据集时，我们如何来确定假设函数的参数值呢？ 首先我们以两个参数为例，即Hθ(x) =θ0 +θ1X，也就是一个一次函数，而代价函数，我们为了尽量拟合数据集，也就是选择合适的θ0（截距），θ1(斜率)使代价函数J(θ0，θ1)最小， 那我们该如何计算θ0，θ1？ 假设θ0=0，代价...
机器学习012_正规方程（区别于迭代方法的直接解法）
AB_jingjing的博客
08-08 472
1、概要 这里我们将学习正规方程，对于某些线性回归问题，它可以给我们更好的方法来得到求得参数theta的最优值。 2、简单对比梯度下降法和正规方程 梯度下降法是通过迭代的方法，逐渐收敛到代价函数的最小值处即全局最优解处，来获得参数theta的最优解。 而正规方程是一个可以解析theta的方法，即可以一步直接得到theta的最优解。 3、对正规方程的直观感受 举例：一个简单的代价函数如右图 如何求得这个代价函数的最小值解？即求导或者求偏导，解出J最小值时的theta值即为所求。 使用正规方程求解参数th
机器学习之——多项式回归和正规方程
weixin_33971130的博客
04-19 379
上一次我们分享了多变量线性回归模型(Linear Regression with Multiple Variables)，这一次我们来讨论一下多项式回归(Polynomial Regression) 和正规方程(Normal Equation)。（我们还是讨论房价预测的问题） 多项式回归 有时候，线性回归并不适用于所有全部的数据，我们需要曲线来适应我...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值