最小二乘一元回归代价函数-最小值求解(初等数学)

最新推荐文章于 2024-09-29 13:15:47 发布
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分类专栏： 机器学习从入门到放弃 文章标签： 最小二乘法
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博客提及用配方法解决问题，但未明确具体问题，仅给出‘如图’提示，结合标签有最小二乘法，推测可能与数学计算相关。

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如图，用配方法很简单

【数学二】一元函数微分学-导数的计算-基本初等函数的导数公式、四则运算求导法则
WEL测试
10-06 768
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【数学二】一元函数微分学- 利用微分的概念、定理、几何含义求解
最新发布
WEL测试
09-29 515
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梯度下降的代价函数推导以及对比最小二乘法与牛顿法
weixin_45232469的博客
07-31 558
前言 梯度下降目的是最小化损失函数： 批量梯度下降（Batch Gradient Descent，BGD） 优点： （1）准确率高。 缺点： （1）训练和收敛速度慢。 （2）可能不会收敛到最小值，而是在附近震荡。解决方法：采用学习率衰减的方法。 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD） 优点：   （1）在每轮迭代中，随机优化某一条训练数据上的损失函数，...
最小二乘法与代价函数
搬砖小能手
02-21 2410
最小二乘法：又称作最小平方法，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。可以用于曲线拟合，解决一些优化问题。 公式： 如何计算？（以预测函数为过原地的函数举例） 将所有点，（预测值-真实值）的平方相加，再求均值。 代价函数：又叫损失函数。用于描述预测模型与真实数据，之间的偏差。损失，顾名思义，与真实值相比，损失了或者偏差了多少，其值越小， 模型越拟合真实值。（这里以过原点的预测函数举例） 画红线的部分就为，过原点这个预测函数的代价函数。可以看出，它是一个二次函数，所以当.
单变量线性回归中的梯度下降法求解代价函数的最小值
weixin_30702413的博客
07-22 482
1. 什么是代价函数在线性回归中我们有一个像这样的训练集，m代表了训练样本的数量，比如 m = 47。而我们的假设函数， 也就是用来进行预测的函数，是这样的线性函数形式，则代价函数可以表示为：我们绘制一个等高线图，三个坐标分别为θ0 和θ1 和 J(θ0,θ1)：则可以看出在三维空间中存在一个使得 J(θ0,θ1)最小的点。代价函数也被称作平方误差函数，有时也被称...
用最小二乘做为线性回归的代价函数的一些解释
silence1214的专栏
09-10 5385
先介绍下问题的背景： 要从看NG Adrew的机器学习视频课程说起，这个课程很早就下载了，但是当时基础知识不够很多没看懂，反反复复看了几次前面的几节课程。昨晚再次看到"under fittng"以及"over fitting"这个视频（是第四个视频吧）的时候，里面讲到了这个问题，也就是在线性回归中，对房价的预测为什么使用了J = 1/2*(y-h(x))^2作为代价函数来求解参数。 接
机器学习 学习总结 第五章 梯度下降法求正则化代价函数最小值
Ace_bb的博客
01-22 958
求正则化代价函数最小值 梯度下降法 在求解之前的线性回归方程的代价函数的最小值时，我们使用了以下的方程来迭代θ值。 我们知道正则化后的代价函数中我们是从θ1开始惩罚，θ0并未动。所以我们将θ从迭代方程中分离出来。得到以下迭代方程： 其实并没有任何改变，至少将计算θ0的等式分离出来了而已。 然后θj从1开始取值，到n。 如果我们想用这个方法来求节正则化的目标函数，我们还需要在θj的等式上添加一项...
【数学二】一元函数微分学- 利用导数的概念、定理、几何含义求解
WEL测试
09-29 1125
【数学二】一元函数微分学- 利用导数的概念、定理、几何含义求解
【数学二】函数概念、常用函数、函数四大性质
WEL测试
09-20 1513
数学二：函数
高中数学第2章函数概念与基本初等函数I2.3函数的表示方法习题苏教版必修120180702159
09-10
在高中数学的第二章“函数概念与基本初等函数I”中，2.3部分主要探讨了函数的不同表示方法，包括解析法、图像法、列表法和分段函数。 1. **解析法**：函数通常通过数学表达式来表示，例如题目中的f(x) = (a² - 2a ...
simple-linear-regression:nodejs模块，用于使用“线性最小二乘法”根据二元数据计算简单的回归线
05-08
简单回归线 在统计数据中，回归线是最能描述一组数据行为的线。 换句话说，这条线最适合给定数据的趋势。 根据双变量数据计算一条非常简单的回归线。 此函数使用“最小二乘法线的等式” 请参阅： 安装： npm install --save simple-linear-regression 用法：请参见 执照 麻省理工学院:copyright:
最小二乘法求解最优化问题
06-04
最小二乘法求解最优化问题 A solution is obtained by a Fletcher version of the Levenberg-Maquardt algoritm for minimization of a sum of squares of equation residuals.
数模学习——最小二乘法
03-04 1121
最小二乘法 一、什么是最小二乘法 最小二乘法作为一种数学优化技术，通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。（重点：寻找匹配函数） 以身高体重为例，我们有这样的生活常识，在无系统误差的情况下，身高与体重近似的是一个线性关系，即y=θ1·x+θ0。其中y是体重，x是身高。此时，我们就可以用最小二乘法求出θ1和θ0 二、代价函数Cost function 根据最小二乘法的...
[数值计算-16]：最小二乘法的求解1 - 一元二次方程解析法求解
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为了搞清楚为什么，就要先搞清楚，逻辑回归的对数似然函数和最小二乘法函数分别是什么。逻辑回归的对数似然函数公式逻辑回归的最小二乘法的代价函数公式可以证明逻辑回归的最小二乘法的代价函数不是关于分布参数θ的凸函数，求解过程中，会得到局部最优，不容易求解全局最优θ。逻辑回归的最小二乘法的代价函数如下所示：答1：证明LR的对数似然函数是凸函数关于逻辑回归的对数似然函数的基本概念和详细求解流程可以会看以前博客...
JavaScript实现最小二乘法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
10-25 246
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