机器学习中线性回归中梯度下降法与正规方程法的优缺点

最新推荐文章于 2024-11-25 18:36:32 发布
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#机器学习 #逻辑回归

博客围绕机器学习展开，着重提及逻辑回归。逻辑回归是机器学习中有监督学习的重要算法，在分类等任务中应用广泛。机器学习则是信息技术领域热门方向，涵盖多种算法和技术。

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【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 2384
【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： ..........................................
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 6017
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-学习笔记】线性回归 -- 梯度下降vs正规方程 优缺点比较
天真不无邪，hello和world
08-01 2039
假设有m个训练样本，n个特征变量 梯度下降 正规方程 需要选择学习速率α，运行多次尝试不同的α直到找到合适的α 不需要选取需要选取学习速率α，只需要运行一次计算即可 需要多次迭代，取决于细节，计算可能较慢 不需要进行迭代，计算来检查收敛性 当n很大（上百万）时表现很好，通常很有效 求解时需要计算这一项，该项为的矩阵，对于大多数计算机而言，实现逆矩...
【梯度下降】算法应用和优缺点
weixin_43873671的博客
02-18 4374
文章目录前言一、梯度下降是什么？1、定义和通俗理解2、数学意义3、在深度学习上应用三、梯度下降法 Gradient Descent1、神经网络中的实际应用2、缺点 前言 在深度学习中，梯度下降是一个重要的概念。在之前的学习中虽然有所接触，但是并没有深入理解，现在看到梯度下降后感觉非常抽象，应当学习下梯度下降的相关知识。 一、梯度下降是什么？ 1、定义和通俗理解 对于函数y = f(x)，梯度下降法是一种寻求函数y的最小值的方法，通过这种方法，可以回答“当x为多少时，y可以达到最小值”。 我的理解是就
梯度下降法与正规方程法
符景名的博客
11-18 1135
特征与多项式回归 用复杂的函数去拟合特征，而不是简单的一元一次线性回归； 梯度下降 正规方程：有一定的优点也有一定的缺点，(XT*X)-1XTy求得最优的theta值 尽管用梯度下降法，特征缩放仍然很重要 何时用梯度下降法，何时使用正规方程法。 1.梯度下降法 缺点： 1>需要去选择alerfa， 2> 需要许多次迭代 优点： 当特征点很大的时候运行的也很好 2.正规方程法 优...
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 1408
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。
机器学习经典算法：利用梯度下降法求解线性回归参数
最新发布
Norah 的技术博客
11-25 1313
梯度下降法通过迭代更新线性回归模型的参数，沿着误差函数的梯度反方向逐步最小化损失，直到收敛到最优解。
Python实现多元线性回归方程梯度下降法与求函数极值
12-21
梯度下降法是优化算法的一种，常用于求解多元线性回归模型中的参数。它的基本思想是迭代更新模型参数，使得损失函数（例如均方误差）不断减小，从而达到最小化的目标。在每一步迭代中，梯度下降算法计算损失函数关于...
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...
机器学习基础学习-多元线性回归问题（梯度下降法实现）
小夭的博客
10-26 3863
1、基本概念 在之前的博客当中描述了怎样模拟出了梯度下降的过程 如果是多维情况，theta其实是一个向量，那么对其求导的损失函数也是向量，梯度就是损失函数对每个方向的theta求偏导。 和之前的一维线性回归相比，我们对只是对w这个数字进行求导，而现在针对多系数theta，对theta整个向量进行求导。 有两个参数的梯度下降法进行可视化，一圈一圈代表等高线，圈上的值就是梯度。越外层J的取值越大，越里层J的取值越小，在图的中心位置达到损失函数的最小值 对每一个维度的theta进行求导（这里的Xb注意依
【吴恩达机器学习】学习记录2：多元梯度下降法与正规方程
ayayayayo的博客
06-29 307
使用矩阵运算多元线性回归多元梯度下降法为加快梯度下降速度的一些方法特征与多项式回归正规方程 使用矩阵运算         在较为复杂、数据量较多的情况下，使用矩阵这种数学表达形式会更加清晰并且有利于计算，吴恩达教授在视频中介绍了矩阵和向量的基本概念、矩阵的加法和数乘运算、矩阵和向量的乘法、矩阵的乘法及其特性、矩阵和逆和转置，矩阵的乘法可以使我们只需要做一次运算就能得到想要的多个结果，例如： 【1】计算一个函数的不同取值（数据组成的矩阵*.
简单分析线性回归中的梯度下降
记录每一次小小的进步
04-06 713
对于回归问题，我们的目标是要找到一个模型，或者说hypothesis，使之能够：对于我们一个输入，能够返回我们预期的结果。也就是说，假设在我们的数据集和结论集之间存在一个完美的对应关系f使得所有数据集都能正确得出结果，那我们的模型h应该与f之间的差距尽可能的小。 所以，我们靠瞎猜来蒙到这个h肯定是不现实的。我们这时候就会想，虽然我们一开始的模型不怎么贴合f，那么能不能根据已知数据集，一点一点地修...
机器学习：线性回归——理论与代码实现（基于正规方程与梯度下降）
a16111597162163的博客
08-24 272
一 线性模型 给定由n个属性描述的列向量\(f(\mathbf{x})={(x^{(1)};x^{(2)};...;x^{(n)})}\)，其中 \(x^{(j)}\)是\(\textbf{x}\)在第\(j\)个属性的取值。线性模型即为通过对属性进行线性组合的函数，即 \[f(\mathbf{x})=w_0+w_1x^{(1)}+...+w_nx^{(n)}\] 写成向量形式如下： ...
梯度下降法
qq_16032927的博客
03-10 6740
本文介绍梯度下降法的概念和主要内容
线性回归与梯度下降算法
perfectzxiny的博客
09-26 1409
线性回归与梯度下降算法 1.1 线性回归 概念：在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。 一元线性回归分析：只包括一个自变量和一个因变量，二者关系能用一条直线近似表示（两个及以上的自变量，且因与自变量成线性：多元线性回归分析） 例如： ​ 房价（因变量）与面积（自变量）根据一些数据集，可以通过画回归方程图像得到线性方程： ​ 若再
梯度下降法与正规方程的比较
zrh_优快云的博客
07-03 1179
梯度下降与正规方程
QEcode的博客
11-28 2065
梯度下降法梯度下降是一个最优化算法，通俗的来讲也就是沿着梯度下降的方向来求出一个函数的极小值。那么我们在高等数学中学过，对于一些我们了解的函数方程，我们可以对其求一阶导和二阶导，比如说二次函数。可是我们在处理问题的时候遇到的并不都是我们熟悉的函数，并且既然是机器学习就应该让机器自己去学习如何对其进行求解，显然我们需要换一个思路。因此我们采用梯度下降，不断迭代，沿着梯度下降的方向来移动，求出极小值。此
10分钟带你了解梯度下降算法原理
yangqinfeng1121的博客
12-08 869
1. 概述 梯度下降（gradient descent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。 本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释梯度下降算法的原理，解释为什么要用梯度，最后实现一个简单的梯度下降算法的实例！ 2.场景假设 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。 假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，
机器学习（4）正规方程
Wilsonlhl的博客
09-26 324
正规方程 正规方程的介绍 梯度下降算法通过不断迭代调整θ值，使得损失函数J(θ)最终收敛，最终得到最佳匹配数据的函数。而正规方程法则是直接求出θ值。 1.直接法： 比较直接的是通过求偏导得到θ值。如下图： 这种方法很明显有很大的缺陷。适用于特征量比较少的问题，即变量θ比较少时，比较方便。但是在实际问题中，一个模型的特征量可能有几百，几万个，这时候求偏导就不方便了。 2.正规方程： 直接把变量θ看成实数，而正规方程则是通过向量来求解问题。举个例子： 构建两个 X,y的矩阵。而向量θ的求解公式为： 通过正
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