线性回归---3.求导

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定义:
求导是数学计算中的一个计算方法，它的定义就是，当自变量的增量趋于零时，因变量的增量与自变量的增量之商的极限。在一个函数存在导数时，称这个函数可导或者可微分。可导的函数一定连续。不连续的函数一定不可导。
常用导数公式

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线性回归中的函数求导
m0_70911440的博客
11-23 1701
通过求取损失函数关于模型参数的导数，我们可以获得关于模型拟合效果的有用信息，并通过优化算法来调整模型参数，实现更好的回归拟合。在线性回归中，函数求导是一个重要的数学工具，用于计算损失函数关于模型参数的导数。通过求导，我们可以找到最优的参数值，以实现更好的线性回归拟合。通过理解和应用线性回归中的函数求导，我们可以更好地理解模型的优化过程，并且能够更准确地拟合和预测数据，实现有效的线性回归分析应用。对于线性回归中的函数求导，我们可以通过选取一个足够小的h值，计算两个函数值的差分来近似求导。
线性回归 矩阵求导
qq_38858247的博客
10-27 2238
一种方便区别是概率还是似然的方法是，根据定义，"谁谁谁的概率"中谁谁谁只能是概率空间中的事件，换句话说，我们只能说，事件(发生)的概率是多少多少(因为事件具有概率结构从而刻画随机性，所以才能谈概率)；而"谁谁谁的似然"中的谁谁谁只能是参数，比如说，参数等于 时的似然是多少       细节： 1. 矩阵Y对标量x求导： 相当于每个元素求导数后转置一下，注...
简单粗暴理解与实现机器学习线性回归（三）：数学:求导、常见函数的导数、导数的四则运算、矩阵（向量）求导
汪雯琦的博客
03-03 996
线性回归 文章目录线性回归学习目标2.3 数学:求导1 常见函数的导数2 导数的四则运算3 练习3.1 y = x^3-2x^2+sinx,求f`(x)3.2 y=ln(sinx), 求dy/dx4 矩阵（向量）求导 [了解] 学习目标 掌握线性回归的实现过程 应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测 知道回归算法的评估标准及其公式 知道过拟合与欠拟合的原因以及...
线性回归之数学:求导公式
IT之一小佬的博客
03-11 1372
线性回归之数学:求导公式 1 常见函数的导数 2 导数的四则运算 3 练习 4 矩阵（向量）求导 参考链接：https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus#Scalar-by-vector_identities
线性回归-理论篇
云深不知处
07-03 8347
线性回归（Linear Regression） "回归"的由来 Francis Galton,英国生物学家，他研究了父母身高与子女身高之间关系后得出，若父母身高高于平均大众身高，则其子女身高倾向于倒退生长，即会比其父母身高矮一些而更接近于大众平均身高。若父母身高小于平均身高，则其子女身高倾向于向上生长，以更接近于大众平均身高。此现象，被Galton称之为回归现象，即regres
01.python 实现线性回归-一元线性回归-最小二乘法
oracle8090的博客
07-22 2101
线性回归 最小二乘法
线性回归思想-Python求导数
10-22
在实现线性回归模型时，求导数是核心步骤之一，因为求导可以帮助我们找到使得损失函数最小化的参数值。具体来说，线性回归通常涉及到最小化预测值和实际值之间的差异，这通常通过最小二乘法来实现。最小二乘法的目标...
1.线性回归-矩阵表达形式
scar2016的博客
03-27 4932
线性回归-理论知识 1.1 数据定义：我们首先定义数据集合 :`D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)},其中xi⊆Rp,yi⊆R,i=1,2,....,ND=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N)\},其中x_i\subseteq R^p,y_i\subseteq R,i=1,2,....,ND={(x1​,y1​),(x2​,y2​),...,(xN​,yN​)},其中xi​⊆Rp,yi​⊆R,i=1,2,....,N， 数据用矩阵表示为: X=(.
【skLearn 回归模型】线性回归 ---- Linear Regression
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文章目录一、线性回归简介  概念  常见回归算法二、多元线性回归 Linear Regression• 线性回归基本原理• 线性回归损失函数• 最小二乘法求解多元线性回归的参数基本原理基本步骤• linear model.LinearRegression 类简单案例三、 一、线性回归简介   概念 回归是一种应用广泛的预测建模技术,这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。回归（Regression)是监督学习的另一个重要问题，用于预测输..
线性回归方程的求导过程
最新发布
12-22
Machine-Learning In English...第八章：Regression 代码 线性回归(普通线性回归+局部加权线性回归) 预测鲍鱼年龄 逐步线性回归 乐高玩具二手价格预测 第九章：Regression Tree 代码 树回归 聚类 更多精彩，敬请期待！
线性回归方程的推导过程
07-01
绝对正确的线性回归方程推导过程，供大家参考。
线性回归中常用数学公式的求导
缘 源 园
04-17 683
1 常见函数的导数 2 导数的四则运算 3 练习 4 矩阵（向量）求导 参考链接：https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus#Scalar-by-vector_identities
线性回归推导和总结
01-01 1万+
1. 线性模型的基本形式 我们将形式为f(x)=w1x1 +w2x2+...+wnxn+b的方程式称作线性方程。对于这个方程式，只要能求出w1、w2...wn和b，并代入x1、x2...xn，则可以求出对应的f(x)的值。 以上是线性方程式的描述，将此方程式转移到机器学习中的线性模型，描述如下： 由给定的n个特征值组成的特征集示例x=(x1;x2;...;xn)，其中xi是x在第i个特征上的...
【机器学习】矩阵求导与线性回归
优快云_Black的博客
05-08 974
参考文章：https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus
线性回归——梯度下降法（公式推导和自定义代码实现）
尼克不可的博客
05-07 1万+
接上一篇文章 线性回归——最小二乘法（公式推导和非调包实现） 前言: 不知不觉已经做了几期的线性回归的算法博文了,写博文就是这样虽说自己经理解了,但是讲出来别人却不一定能够听懂,因为自己写博文肯定是跟着自己的习惯和思路走的,对于读者来说就并不那么好懂.如果你看过博主往期的算法讲解应该会发现博主在证明原理讲解时内容都普遍啰嗦,本来可以一笔带过的地方,可还是会花篇幅去讲解.可能是有强迫症吧,我觉得既然...
线性回归的代价函数
iot_imx7d_pico的博客
10-09 953
课时七 代价函数 Cost function: 找出最有可能的直线和数据拟合 ≈ 平方误差函数 Hypothesis： hθ(x)=θ0+θ1xh_θ(x) = \theta_0 + \theta_1xhθ​(x)=θ0​+θ1​x θi称为模型参数\theta_i 称为模型参数θi​称为模型参数 Idea:θ0,θ1以便hθ(x)接近训练实例(x,y)Idea: \theta_0, \th...
线性回归和逻辑回代价函数公式推导
zfliu96的博客
02-28 1215
sigmoid函数求导 线性回归模型 逻辑回归模型
PyTorch深度学习——线性回归、计算图和自动求导机制、损失函数和优化器
just do it
04-09 1434
对pytorch来说，每个张量都有一个 grad_fn 方法，这个方法包含着创建盖章量的运算的导数信息，在反向传播的过程中，通过传入后一层的神经网络的梯度，该函数会计算出参与运算的所有张量的梯度，grad_fn 方法本身也携带有一个 next_function 属性，包含链接盖章量的其他张量的 grad_fn ，通过不断反向传播回溯中间张量的计算节点，可以得到所有张量的梯度，一个张量的梯度张量的信息保存在该张量的 grad 属性中。
吴恩达机器学习 线性回归代价函数推导
qq_39494028的博客
08-12 2013
多元线性回归的代价函数推导 决策函数： hθ(x)=θ1x1+θ2x2+...+θnxn=∑ni=1θixi=θTxhθ(x)=θ1x1+θ2x2+...+θnxn=∑i=1nθixi=θTxh_{\theta}(x)=\theta_1x_1+\theta_2x_2+...+\theta_nx_n=\sum_{i=1}^{n}\theta_ix_i=\theta^Tx 令有m个样本，对于每个...
线性回归矩阵求导
04-01
### 线性回归中的矩阵求导公式及其推导 在线性回归中，目标是最小化损失函数 \( J(\omega) \)，通常采用均方误差作为衡量标准。为了简化计算并提高效率，可以将问题转化为矩阵形式，并通过矩阵求导来找到最优解。 ...
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