机器学习1：单变量线性回归

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分类专栏： 人工智能综合 文章标签： 机器学习 python
于 2021-07-29 12:05:19 首次发布
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一、说明

        线性回归是深度学习、神经网络的基础，因而在这里尤其重要。注意初学者需要关注的问题是，节点参数，损失函数，梯度下降等一般性知识。 

二、分析一个最简单的线性场景

        在庞大而热闹的数据科学马戏团中，线性回归就像走钢丝的人一样出现。它平静而优雅，在一条细长的预测线上摇摇欲坠，每一步都根据基础数据点的拉力巧妙地调整。作为观众，我们不仅被奇观所震撼，而且被使这一行为如此迷人的精确性和平衡所震撼。这种植根于几个世纪数学思想的走钢丝统计行为现在占据了中心舞台。来，让我们仔细看看。

三、

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机器学习（二）-单变量线性回归
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06-24 199
单变量线性回归 模型描述   让我们回顾上篇文章中的房价示例，现在我们有一批数据集，里面有房屋的尺寸以及房屋的价格，我们需要使用房屋的尺寸来预测房屋的价格。如下图：   现在我们考虑需要使用一个程序来通过房屋的大小预测出房屋的价格，房屋的大小是我们的参数(设为x)，预测值是输出(设为y)，我们称y=h(x)中映射关系h为一个假设函数。 如图所示，h就是代表假设函数。按照之前的例子，我们可以使用一个一元函数来表示我们的h（因为是线性回归，所以要使用线性函数），所以我们使用h(x)=θ0+θ1xh(x)=\
[Python][Scikit-learn][ML学习笔记01]线性回归之波士顿房价实例分析
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03-17 8643
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01-24 227
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吴恩达 机器学习 ex1 单变量线性回归代码详解（非向量化写法）超级适合小白看
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第一周 单变量线性回归和损失函数、梯度下降的概念
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08-18 590
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机器学习-吴恩达 单变量线性回归模型（笔记）
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12-22
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这里主要是各种优化器，以及使用。因为大多数机器学习任务就是最小化损失，在损失定义的情况下，后面的工作就交给优化器啦。 因为深度学习常见的是对于梯度的优化，也就是说，优化器最后其实就是各种对于梯度下降算法的优化。 常用的optimizer类 Ⅰ.class tf.train.Optimizer 优化器（optimizers）类的基类。这个类定义了在训练模型的时候添加一个操作的API
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