多元线性回归用梯度下降法来训练模型

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本文介绍了多元线性回归的两种训练方法，重点讲解了使用梯度下降法训练模型的过程，包括损失函数的推导和代码实现。尽管梯度下降法对数据归一化有较高要求，但在处理特征值较大时，相比公式法能体现出速度优势，因此在实际应用中更为常见。
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《机器学习与数据挖掘》实验二-使用梯度下降法训练多元线性回归模型
m0_64351669的博客
10-05 1879
使用梯度下降法训练多元线性回归模型
梯度下降法求解多元线性回归模型
weixin_42796403的博客
02-10 5036
机器学习多元线性回归模型 如果有两个或两个以上的自变量，这样的线性回归分析就称为多元线性回归 实际问题中，一个现象往往是受多个因素影响的，所以多元线性回归比一元线性回归的实际应用更广 梯度下降法求解线性回归 退化到一元线性回归，就有 梯度下降法法参数 α 在梯度下降算法中被称作为学习率或者步长 这意味着我们可以通过 α 来控制每一步走的距离，以保证不要走太快，错过了最低点；同时也要保证收敛速度不要太慢 所以 α 的选择在梯度下降法中往往是很重要的，不能太大也不能太小 梯度下降法和最
Python用梯度下降法做线性回归模型训练
07-03
Python编写，模拟线性回归模型训练，通过采样数据、计算误差、计算梯度、梯度更新等步骤实现线性回归模型训练。
快速上手大模型：机器学习3（多元线性回归及梯度、向量化、正规方程）
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weixin_45728280的博客
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本文介绍了提升线性回归效率和性能的方法，重点讲解了多元线性回归的向量化实现。主要内容包括：1）多元线性回归模型定义；2）使用NumPy进行向量化编程，展示数组创建、索引规则和切片操作；3）详细说明向量点积运算和矩阵创建；4）演示矩阵索引方法。通过向量化实现，可以使代码更简洁高效，适用于处理多特征数据集，提升机器学习模型的运行效率。
机器学习与数据挖掘--梯度下降法训练多元线性回归模型
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10-04 2689
使用梯度下降法训练多元线性回归模型
机器学习算法入门之(一) 梯度下降法实现线性回归
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文章的背景取自An Introduction to Gradient Descent and Linear Regression，本文想在该文章的基础上，完整地描述线性回归算法。部分数据和图片取自该文章。没有太多时间抠细节，所以难免有什么缺漏错误之处，望指正。线性回归的目标很简单，就是用一条线，来拟合这些点，并且使得点集与拟合函数间的误差最小。
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...
多元线性回归及梯度下降
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机器学习之多元线性回归模型梯度下降法的python实现
Mekeater的博客
04-29 3701
机器学习之多元线性回归模型梯度下降法的python实现 前言： 本文利用python实现多元线性回归模型的梯度下降算法，以二元线性回归模型为例，实现梯度下降算法，以及训练得到的三维图形结果展示。 一、二元线性回归模型的梯度下降算法代码 本数据的学习率选择0.0001，初始参数选择0，最大梯度下降迭代次数为1000次 import numpy as np from numpy import genf...
梯度下降法求解多元线性回归 — NumPy
xuechanba的博客
04-27 6727
梯度下降法求解多元线性回归问题 使用梯度下降法求解一元线性回归的方法也可以被推广到求解多元线性回归问题。 这是多元线性回归的模型： 其中的 X 和 W 都是 m+1 维的向量。 下图为它的损失函数： 它也是一个高维空间中的凸函数，因此也可以使用梯度下降法来求解。 下图为它的权值更新算法： 代入偏导数， 可以得到最终的迭代公式： 问题描述 依然是房价预测的问题，这是一个二元线性回归问题。 需要注意的是，如果直接使用上图中的数据 x1 和 x2 来训练模型，就会因为面积（x1）值远远大于房间（x2
梯度下降法法实现线性回归模型
m0_72600561的博客
04-19 1819
线性回归模型是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（特征）之间的关系。
梯度下降实现多元线性回归
10-31
梯度下降算法处理曲线拟合问题，线性 ，单极点，多极点数据均有良好的表现
多元线性回归及其算法实现（梯度下降法）
01-07
上一篇文章讲述了梯度下降法的数学思想，趁热打铁，这篇博客笔者将使用梯度下降法完成多元线性回归，话不多说，直接开始。 我们假设我们的目标函数是长这样的： import numpy as np import pandas as pd # 读入数据 data = pd.read_csv('D:/Advertising.csv') # 学习率alpha lr = 0.00001 # 参数 theta0 = 0 theta1 = 0 theta2 = 0 theta3 = 0 # 最大迭代次数 epochs = 1000 #假设目标函数 def h_predict(theta0, theta1, t
用梯度下降法处理多元线性回归
weixin_36198467的博客
09-12 1193
多元线性回归 公式：hθh_θhθ​ = θ0θ_0θ0​ + θ1xθ_1xθ1​x + θ2x2θ_2x_2θ2​x2​ +……+θnxnθ_nx_nθn​xn​ 我们假设x0x_0x0​ = 1,则我们的特征向量XXX为： [x0x1……xn] \left[ \begin{matrix} x_0 & \\ x_1 & \\ …… & \\ x_n \end{matrix} \right] ⎣⎢⎢⎡​x0​x1​……xn​​​⎦⎥⎥⎤​ 我们的参数θ为： [θ0θ1……θn
机器学习与数据挖掘实验二——使用梯度下降法训练多元线性回归模型
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09-26 537
【代码】机器学习与数据挖掘实验二——使用梯度下降法训练多元线性回归模型。
梯度下降法实现线性回归
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09-29 935
梯度下降法实现线性回归
手写 * 使用梯度下降解决多元线性回归案例
qq_54162982的博客
12-14 231
数据不具备参考价值，可以选择使用sklearn自带的房价预测数据集，进行相应处理以后便可课跳过数据处理部分。本次代码使用jupyter书写，最后行不需要print即可显示相应数据。此文章仅为实战，代码工作流程原理，后期会详细制作一篇。创作不易，如果有所帮助，请点亮你们的小爱心。前十三列为特征，最后一列为标签，数据需要进行清洗。由上图可知，数据的CRIM、RM、AGE及MEDV列数据需要处理。增加训练集数量、增加训练轮数、减小学习率。（参考资料为：吴恩达-机器学习）
23-实现线性回归中的梯度下降法
qq_41033011的博客
10-14 438
实现线性回归中的梯度下降法   这篇博客主要是具体编程实现线性回归中使用梯度下降法。 之后，我们将以上函数封装进我们之前写的 LinearRegression 中，封装的函数名为 fit_gd: # LinearRegression.py import numpy as np from metrics import r2_score class LinearRegression: def __init__(self): """初始化 Linear Regression"
梯度下降法--多元线性回归
weixin_43612049的博客
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #画3d图像 #读入数据、切分数据 data = np.genfromtxt('Delivery.csv',delimiter=',') x_data = data[:,:-1] #只有最后一列不取 y...
MATLAB实现多元线性回归的梯度下降算法
因此，采用迭代优化算法——梯度下降法（Gradient Descent），成为解决多元线性回归问题的主流手段。本项目“GradDescent：多元线性回归的梯度下降算法的MATLAB实现”正是围绕这一思想展开，利用MATLAB这一强大的...
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