【机器学习】线性回归和梯度下降初步了解

最新推荐文章于 2026-01-05 22:36:07 发布
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#线性回归 #算法 #回归

博客围绕线性回归算法展开，线性回归是重要的算法，在数据分析等领域有广泛应用。它属于有监督学习，能对数据进行预测和建模。

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机器学习(二)：线性回归之梯度下降法
阿极的博客
04-13 3067
梯度下降法是一种常见的优化方法，常用于求解损失函数最小化的问题。在线性回归模型中，我们可以使用梯度下降法来求解使得模型损失函数最小的模型参数。
机器学习之回归模型-梯度下降法求解线性回归
nuist_NJUPT的博客
12-03 6023
机器学习之回归模型-梯度下降法求解线性回归 线性回归是一种线性模型，它假设输入变量x与单个输出变量y之间存在线性关系。具体的说，就是利用线性回归模型，从一组输入变量的线性组合中，计算出输出变量y。 如果有两个或者两个以上的自变量，这样的线性回归分析，就是多元线性回归。其实，在实际生活中，一个现象往往受多个因素的影响，所以多元线性回归比一元线性回归的应用更广。 假如说：我想买西瓜，此时，我应该挑选自己满意的西瓜，那么怎么挑选呢，我们应该从从色泽，根蒂，敲打的声音等多个维度考察西瓜的质量，假如每个影响西瓜的因素
机器学习——梯度下降及线性回归
zhangjngkai的博客
07-06 1272
线性回归（Linear Regression）是一种用于建立连续变量之间线性关系的统计模型。它假设目标变量与自变量之间存在线性关系，并试图通过拟合一条最佳的直线或超平面来预测目标变量的值。梯度下降是迭代法的一种,在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降是最常采用的方法之一。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。梯度下降法(gradient descent)是一个最优化算法，常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。
Python 机器学习 线性回归 梯度下降法优化损失函数
weixin_42098295的博客
02-11 1314
Python 机器学习中，梯度下降法是一种用于优化线性回归模型（以及其他机器学习算法）的损失函数的通用算法。目的是通过迭代地调整模型的参数（权重和截距），以最小化损失函数，例如均方误差（MSE）。梯度下降的基本思想是计算损失函数相对于每个参数的梯度（即偏导数），然后朝着减少损失的方向调整参数。这个过程重复进行，直到损失函数收敛到最小值或达到预定的迭代次数。
动手学机器学习入门之Day2-梯度下降和多元线性回归
2401_83415980的博客
06-02 1621
本文深入探讨了机器学习中的两个关键概念：梯度下降和多元线性回归。梯度下降作为一种优化算法，通过调整模型参数以最小化损失函数，帮助我们训练机器学习模型。多元线性回归则扩展了我们对多个特征之间复杂关系的理解，提高了模型的预测能力。 文章介绍了梯度下降的工作原理，以及如何应用梯度下降算法优化模型参数。同时，我们探讨了多元线性回归的概念，包括如何处理多个特征并构建一个更准确的预测模型。 通过本文的学习，读者将深入了解梯度下降和多元线性回归在机器学习中的重要性，以及如何运用这些概念解决实际问题。
机器学习——单变量线性回归、梯度下降
ReadyGo!!!的博客
06-04 1702
笔记适合于：【吴恩达-机器学习】 课程
python机器学习 一元线性回归 梯度下降法的实现 【Python机器学习系列（四）】
侯小啾技术博客
08-08 2775
python机器学习 一元线性回归 梯度下降法的实现 【Python机器学习系列（四）】
机器学习：线性回归，梯度下降,多元线性回归
weixin_44719499的博客
03-01 1140
吴恩达机器学习:https://space.bilibili.com/46880349
线性回归和梯度下降的基本的认识
kepengs的博客
11-16 1633
我们的第一个学习算法将是线性回归， 英文术语是linear regression。 我们将看到模型是什么样子，而更重要的是我们将看到监督学习整体逻辑是什么样子。 现在我们来定义一些机器学习中常用的符号。 我们使用小写字母m来表示训练样本的样本总数。 我们使用小写字母x来表示输入变量，不过通常我们称之为特征。 最后，我们使用小写字母y来表示输出变量或者叫做目标变量。 使用这三个符号标记...
多元线性回归_梯度下降法实现【Python机器学习系列（六）】
侯小啾技术博客
08-09 5478
多元线性回归_梯度下降法实现【Python机器学习系列（六）】1. 读取数据2.定义代价函数3. 梯度下降4.可视化展示
精选资源
机器学习(线性回归和梯度下降算法的python实现).zip
08-25
在机器学习领域，线性回归和梯度下降算法是基础且重要的概念，它们在预测模型构建和数据分析中扮演着核心角色。线性回归是一种简单但有效的统计方法，用于预测一个连续变量（如房价）基于一个或多个输入变量（如房屋...
机器学习：线性回归：梯度下降法应用一元线性回归（持续更新）
12-24
一元线性回归的梯度下降法求解过程不仅为我们提供了预测模型参数的方法，而且对于理解更复杂的机器学习模型的参数优化过程也具有很大的启示作用。通过实际操作梯度下降法，研究人员可以对机器学习的理论和实践都有更...
精选资源
机器学习中用梯度下降法实现线性回归的MATLAB源代码.rar
04-02
线性回归是一种基础且广泛应用的统计学方法，用于建立输入变量（自变量）与...这对于学习机器学习和深入理解线性回归模型的训练过程具有很大的帮助。同时，这也能为之后学习更复杂的优化算法和深度学习模型奠定基础。
01_树的 dfs 序
2403_88695928的博客
12-31 1162
本文介绍了算法竞赛中树的DFS序（dfn序）这一重要概念。文章首先讲解了基于先序遍历的dfn序定义及其代码实现，通过深度优先遍历为树节点编号。随后阐述了dfn序的三个关键性质：子树dfn序的连续性、祖先节点编号小于子孙节点、子树编号区间计算公式。文章重点展示了dfn序的两个应用：高效判断节点是否在子树中（时间复杂度从O(nq)优化到O(n+q)），以及将树上问题转化为序列问题以便使用线段树等数据结构处理。最后提供了两道模板题（DFS序1和DFS序2）的完整代码实现，演示了如何利用树状数组和线段树来维护dfn
【算法基础篇】（四十）数论之算术基本定理深度剖析：从唯一分解到阶乘分解
2301_79248256的博客
12-30 1194
本文围绕算术基本定理展开，详解其 “大于 1 的自然数可唯一分解为质数乘积” 的核心内涵及在算法竞赛中的应用。先介绍质因数分解的试除法实现与优化技巧，包括枚举范围优化、溢出防护，以及结合线性筛的高效分解方法；再聚焦阶乘分解这一高频考点，拆解核心公式与两种解法（试除法累加、线性筛 + 公式），并通过洛谷经典例题演示实战；最后延伸讲解约数个数、约数和、gcd/lcm 等衍生应用，搭配避坑指南，助力快速掌握数论基础核心技能。
leetcode算法（144.二叉树的前序遍历）
最新发布
m0_61706299的博客
01-05 323
leetcode算法（144.二叉树的前序遍历）
基于扩展的增量流形学习算法IMM-ISOMAP的方案
aini_lovee的博客
12-30 383
基于 扩展的增量流形学习算法IMM-ISOMAP 的方案，结合 动态邻域更新 和 切空间扩展 策略，解决传统ISOMAP在增量数据和多流形场景下的局限性
csp信奥赛C++标准模板库STL案例应用25
王老师青少年编程
12-30 831
csp信奥赛C++标准模板库STL案例应用25
leetcode力扣——135.分发糖果
Xiaoyuan_he的博客
01-04 634
从左向右看： 1，1，2，3，4，1，1，1，2，1。从右向左看： 2，1，1，1，2，1，2，1，2，1。从左向右看： 1，1，2，3，4，1，1，1，2，1。从右向左看： 2，1，1，1，2，1，2，1，2，1。小朋友的分数：2，1，3，4，5，2，2，1，3，0。得到的糖果数：2，1，2，3，4，1，2，1，2，1。小朋友的分数：2，1，3，4，5，2，2，1，3，0。小朋友的分数：2，1，3，4，5，2，2，1，3，0。得到的糖果数：2，1，2，3，4，1，2，1，2，1。
机器学习线性回归和梯度下降
12-26
我们被要求回答关于机器学习中线性回归和梯度下降的原理、应用及实现。同时，需要遵循特定的格式要求：行内数学公式用$...$，独立公式用$$...$$并单独成段，使用中文，生成相关问题，并自然添加引用标识。 首先，...
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