机器学习
关注
分享
扫一扫
程序员数学家
一杯敬自由，一杯敬死亡
展开
-
机器学习中的线性回归解析
线性回归定义：假设存在多个特征，其与输出存在线性关系，即:已知和，线性回归目的就是求出。下面我们开始线性回归的推导过程，最终会推导出一个非常经典的公式。首先我们假设我们已经得到值，因为是我们随机给的所以肯定存在很大的误差，我们假设这个误差为则我们用矩阵可以将线性回归表示为由于中心极限定理 服从正态分布且独立同分布，其分布均值为0，方差为已知以上信息后开始求极原创 2018-01-08 23:18:23 · 6050 阅读 · 0 评论 -
梯度下降（BGD、SGD、MSGD）差异
首先引荐一片写的很详细的博文https://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html具体介绍不在累述，本文主要可视化三种梯度下降的差异先附上手动推导过程：再附上Python代码：# encoding=utf-8import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#创建训练数据集#假设原创 2018-01-31 23:03:35 · 2782 阅读 · 0 评论