线性回归损失函数求偏导(手推)

最新推荐文章于 2024-09-17 17:14:07 发布
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分类专栏： 统计学习方法
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在这里插入图片描述至于为什么可以去掉书中也没说，我推测可以在求梯度之前对训练数据标准化，使其均值为0，这样的话 x i x_i xi​的均值就是0了，可以直接去掉，同时也会使得计算简便。

【机器学习】使用 Gradient Descent Algorithm 的 Linear Regression（梯度下降；线性回归；损失函数；求偏导；均方误差）
追光者♂：记录、分享、总结、提升，现象级专栏《Python从入门到人工智能》作者，无惧黑暗，坚信曙光
10-04 806
使用梯度下降的线性回归，示例。
【机器学习笔记】Logistics Regression中损失函数求偏导的具体步骤
qq_43872529的博客
09-12 1953
根据吴恩达老师机器学习课程中在 Logistics Regression 中定义的损失函数： J(θ)=−1m∑i=1m[y(i)log⁡(hθ(x(i)))+(1−y(i))log⁡(1−hθ(x(i)))] J(\theta)=-\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}\left[y^{(i)} \log \left(h_{\theta}\left(x^{(i)}\right)\right)+\left(1-y^{(i)}\right) \log \left(1-h_{\theta}\le.
线性回归损失函数求偏导（推到过程）
orchidofocean的博客
01-07 6027
线性回归使用线性模型去拟合数据集，进行预测。线性回归的预测函数的一般形式为： 用（xi，yi）表示为第i个样本，xi，yi​分别为其特征和真实类别。 线性回归模型中，参数w的最优值为：参考 线性回归损失函数求偏导 ...
线性回归损失函数求偏导公式推导
qq_39921539的博客
03-24 1281
【吴恩达 机器学习】逻辑回归的损失函数偏导
一千零一夜的博客
06-06 5157
1) 逻辑回归（Logistic Regression, Logistic Function, Sigmoid Function）的损失函数为： J(θ)=−1m∑i=1m[y(i)loghθ(x(i))+(1−y(i))log(1−hθ(x(i)))]J(θ)=−1m∑i=1m[y(i)loghθ(x(i))+(1−y(i))log(1−hθ(x(i)))]J(\theta) =- \frac...
线性回归 基于TensorFlow2.0实现损失函数求解及求线性回归偏导（推导）
weixin_45399399的博客
09-17 704
一元线性回归方程(Simple linear regresson)：y=wx+b 模型变量：x, 模型参数： w:权重（weights） b:偏置值(bias) 对于任意样本xi的真实值为yi，预测值为y^ 则残差为y-y^=y-(wx+b) 为衡量模型的预测值与真实值之间的不一致程度，引入损失函数Loss。 模型训练过程为找到最佳的参数w,b使得损失函数最小。 作为损失函数，应满足如下两个条件 ·非负性 ·一致性 非负性为确保不会出现正负抵消情况，使得Loss值虽然很小，但拟合曲线误差较大的情况。 一致性
多元线性回归超详细详解(一步一步手推公式)
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weixin_38232619的博客
06-06 1万+
上一篇我们详细的讲解了一元一次线性回归算法，今天我们为大家讲解多元线性回归是怎么一回事。 何为多元？当我们的输入x只有一维属性时，我们称之为一元。就像我们判断人胖瘦，只需了解体重这一个属性，我们就可以辨识。当x包含n个属性，由n个属性进行描述时，我们称之为多元。比如我们判断一个西瓜是好瓜还是坏瓜，我们需要了解的信息就多了，我们需要知道瓜的生产日期，瓜的颜色，瓜敲起来声响如何等等，综合上述多种属性才能判断瓜的成色。这就是多元。...
机器学习小白手推一元线性回归[附代码]
race_null的专栏
12-10 1357
由于经常做运维和编程工作，线性代数中线性回归的思路是机器学习的基本思路。为方便手工推算计算，我取表中标准体重的前5个数据：[10.05,12.54,14.65,16.64,18.98]，分别对应1岁到5岁年龄。而求解过程也比一元线性回归要复杂得多，这里就不做手工推算了，直接使用sklearn集成好的库，用代码体验一下。可上面的预测结果与真实数据存在误差，毕竟预测结果是方程算出的嘛，和真实值当然会不一样了。根据下表内容，预测指定年龄的儿童体重。
《西瓜书》-3.线性回归
ruoqi23的博客
07-30 1553
3.线性回归 3.1.什么是回归 回归是监督学习的一个重要问题，回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系。 回归模型是表示输入变量到输出变量之间映射的函数 回归问题的学习等价于函数拟合：使用一条函数曲线使其很好的拟合已知函数且很好的预测未知数据。 回归问题分为模型的学习和预测两个过程。基于给定的训练数据集构建一个模型，根据新的输入数据预测相应的输出。 回归问题分类： 按照输入变量的个数可以分为一元回归和多元回归； 按照输入变量和输出变量之间关系的类型，可以分为线性回归和非线性回归。 3.2
Matlab回归算法,线性回归算法Matlab实现
weixin_39970855的博客
03-16 2419
编辑推荐:本文来自于csdn，本文将通过以OCR(光学字符识别)的场景来介绍深度学习在计算机视觉中的应用。一，单变量线性回归：1. 数据分布，x轴是属性城市人口，y轴是标签值盈利：2. 目的：使用一个线性函数去拟合上面这些数据；该线性函数如下只有两个参数，利用梯度下降找出使损失值最小时，对应的两个参数值，即得到了线性函数。算法三要素：1)设置线性函数，即假设函数(Hypothesis)；2)选定损...
机器学习-（手推）线性回归3-正则化-岭回归（Ridge）-频率角度&贝叶斯角度
weixin_42133768的博客
11-28 838
线性回归之正则化-岭回归（Ridge）-频率角度&贝叶斯角度
【python tensorflow 人工智能】一元线性回归（从理论到实践，含偏导数的详细推理，初学者都能看懂）
Brain_Gym的博客
02-06 1143
某天正在考虑买房的你，拿到了一张**房屋销售记录**，为了防止被无良商家拐骗，你决定好好研究一下房屋面积与价格的关。 但是你发现这张数据似乎有些无序，大多数房子每平方米的价格都不一样！到底那个才是正确的呢？
线性回归
AI学习笔记
12-10 446
基础知识： 回归是监督学习的这个重要问题，回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系； 很好的拟合已知模型，并很好的预测未知模型； 什么是回归： 1，回归问题分为模型的学习和预测两个过程。基于给定训练数据集构建一个模型，根据新的输入数据预测相应的输出； 2，回归问题按照输入变量的个数可以分为一元回归和多元回归； 按照输入变量和输出变量之间的关系类型，可以分为线性回归和非线性回归 一元线性回归： 1，...
交叉熵损失函数对w求偏导数的具体步骤
彬彬侠的博客
09-17 1139
对数几率回归（逻辑回归）交叉熵损失函数对权重w求偏导数的具体步骤
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对数几率回归（逻辑回归）交叉熵损失函数对b求偏导数的具体步骤
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weixin_42629020的博客
09-06 446
原始代码： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #构建数据 points_num = 100 vectors = [] for i in range(points_num): x1 = np.random.normal(0.0,0.66) y1 = 0.1 * x1 + 0.8 + np.random.normal(0.0,0...
02.线性回归算法
WJiaJiaBest的博客
07-18 704
代价函数、梯度下降算法、线性回归模型
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