导数对机器学习算法的作用

最新推荐文章于 2022-07-09 17:41:31 发布
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文章标签： 导数
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本文探讨了导数在机器学习算法中的作用，解释了导数作为局部线性逼近和求解极值的关键角色。以披萨价格与直径的线性回归为例，阐述了如何通过求导找到使误差平方和最小的线性回归函数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

导数对机器学习算法的作用

1. 引题

导数本质： 导数的本质是通过极限的概念对函数进行局部的线性逼近,导数实质上就是一个求极限的过程。以下为推导公式：
推导公式
求导作用： 可以得到一些问题的极大值与极小值

2.引题

假设某披萨店的披萨价格和披萨直径之间有下列数据关系：
训练样本

训练样本 直径（英寸） 价格（美元）
1 6 7
2 8 9
3 10 13
4
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