机器学习笔记5---Gradient descent for linear regression

最新推荐文章于 2024-09-18 18:46:02 发布
转载 最新推荐文章于 2024-09-18 18:46:02 发布 · 292 阅读 · 0

本文探讨了线性回归算法的特点，指出其只有一个全局最优解而无局部最优解，并在Octave环境中提供了具体的实现代码示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >





for linear regression has only one global, and no other local


and in octave ,you can use 


 theta = theta - alpha*(((X*theta-y)'*X)./m)';

and theta is a colume vector ,X is [x1 ,x2,x3...]  y is a colume vector

Gradient Descent for Linear Regression，线性回归的梯度下降算法
sh_c1991的专栏
11-13 1271
针对线性回归模型，我们假设
机器学习学习笔记——1.1.1.6.5 Gradient descent for linear regression（线性回归梯度下降）
预见未来to50的专栏
09-18 756
这个表达式是成本函数关于 b 的导数。你可能还记得这个看起来像一个户外公园的曲面图，有几座小山，有进程和鸟儿，是一个令人放松的霍博山。如果你以前上过微积分课程，当然如果你没上过也完全没关系，你可能知道根据微积分规则，导数等于这边这个项。在这张幻灯片中，这是整个专业课程中最具数学性的幻灯片之一，并且再次完全是可选的，我们将向你展示如何计算导数项。当你在凸函数上实现梯度下降时，一个很好的性质是，只要你适当地选择学习率，它总是会收敛到全局最小值。此前，你先了解了线性回归模型，接着是成本函数，然后是梯度下降算法。
Gradient Descent For Linear Regression(运用梯度下降算法得到线性回归模型)
学习随笔
07-15 516
待更新...
GradientDescentForLinearRegression
github_32453903的博客
07-22 343
看完吴恩达老师1-12课后，学会了使用梯度下降算法解决线性回归问题，以下用python实现单变量的线性回归问题 首先先来回顾最重要的公式如下图，这条公式是梯度下降算法的权重更新公式，通过这条公式我们可以不断更新两个权重参数，最终达到局部最小值，即使我们的损失函数值达到最小。 接下来使用python实现，主要流程如下： 1.生成两个随机数组x，y作为训练集，x是输入，y是输出。在这里我设置...
斯坦福机器学习视频笔记 Week1 线性回归和梯度下降 Linear Regression and Gradient Descent...
weixin_30569033的博客
01-12 144
最近开始学习Coursera上的斯坦福机器学习视频，我是刚刚接触机器学习，对此比较感兴趣；准备将我的学习笔记写下来， 作为我每天学习的签到吧，也希望和各位朋友交流学习。 这一系列的博客，我会不定期的更新，希望大家多多批评指正。 Supervised Learning（监督学习） 在监督学习中，我们的数据集包括了算法的输出结果，比如具体的类别(分类问题)或数值（回归问题），输入和输出存在某种...
Linear regression with one variable - Gradient descent for linear regression
王彩旗的技术博客
11-13 386
摘要: 本文是吴恩达 (Andrew Ng)老师《机器学习》课程，第二章《单变量线性回归》中第12课时《线性回归的梯度下降》的视频原文字幕。为本人在视频学习过程中逐字逐句记录下来以便日后查阅使用。现分享给大家。如有错误，欢迎大家批评指正，在此表示诚挚地感谢！同时希望对大家的学习能有所帮助。 In previous videos, we talked about the gradient desc...
matlab中的pinv代码-Machine-Learning-Linear-Regression-Gradient-Descent:机器学习
05-26
matlab中的pinv代码机器学习线性回归梯度下降 #Machine Learning Course Coursera作者：Andrew NG 它包含具有单变量和多变量的线性回归和梯度下降的矢量化实现。 它还包括通过正则方程法的解决方案。 #Regression...
Python遇见机器学习 ---- 梯度下降法法 Gradient Descent
如切如磋，如琢如磨
03-08 1790
综述 “譬如行远必自迩，譬如登高必自卑。” 本文采用编译器：jupyter 所谓梯度下降算法，本质上来讲并不能将其称作为机器学习算法，但是可以用于很多机器学习解决问题的领域，并且从数学上为我们解决一个复杂的问题提供了一个思路。 回顾上一文中所述线性回归算法的损失函数，我们完全可以使用梯度下降法来最小化，就像日常生活中我们在登山时一定会选择最近的路程，所谓“梯度”其实就是“山”最陡峭的...
COURSERA 吴恩达老师机器学习课程笔记-机器学习笔记-[机器学习与推荐算法].pdf
09-03
课程笔记涵盖了从机器学习的介绍到具体模型的实现，如单变量和多变量线性回归。以下是这些知识点的详细解释： 1. **机器学习介绍** - **什么是机器学习？** 机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统通过经验...
机器学习学习笔记——1.1.2.1.5 Gradient descent for multiple linear regression（多特征线性回归的梯度下降）
最新发布
预见未来to50的专栏
09-18 816
虽然事实证明梯度下降是一种很好的最小化代价函数 J 以找到 w 和 b 的方法，但还有一种只适用于线性回归的算法，而且几乎没有本专业中你看到的其他算法适用于求解 w 和 b，并且这种其他方法不需要迭代梯度下降算法。但是与其把 w₁到 wₙ看作单独的数字，即单独的参数，不如让我们开始把所有的 w 收集到一个向量 w 中，这样现在 w 就是一个长度为 n 的向量。对于多元线性回归，我们有 j 从 1 到 n，所以我们将更新参数 w₁，w₂，一直到 wₙ，然后像以前一样，我们将更新 b。这是梯度下降的样子。
2 Linear Regression, Gradient descent
天道酬勤，做一个务实的理想主义者
02-01 1126
本集课程内容 1.线性回归 Linear Regression 2.梯度下降 Gradient descent 3.正规方程组 the normal equations 问题引入 课程开始介绍了一个自动驾驶的例子，里面所用到的算法就是有监督的学习(驾驶员提供正确的答案供汽车开始学习)，其实这是一个回归问题，因为该算法输出代表着汽车的方向，是一个连续值。本集课程
Gradient Descent in Linear Regression
蜗牛
06-12 408
Table of Contents TensorFlow学习记录 第一章 Anaconda简介 1.1 Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别比较 1.2 参考 第二章 Anaconda安装Tensorflow 2.1 安装Anaconda 2.2 在Anaconda中激活安装tensorflow 2.3 在tensorflow中安装Jupyter Not...
2 - 7 - Gradient Descent For Linear Regression (10 min)
zzq123686的专栏
01-30 553
吴恩达机器学习总结-入门、Linear Regression、Gradient Descent、Linear Algebra
u010092862的博客
03-11 336
Chinese Software Developer Network 机器学习 主要有两种机器学习的算法分类 监督学习 无监督学习 两者的区别为是否需要人工参与数据结果的标注。 还有一些算法也属于机器学习领域，诸如： 半监督学习: 介于监督学习于无监督学习之间。 推荐算法: 买完商品后还推荐同款的算法。 强化学习: 通过观察来学习如何做出动作，每个动作都会对环境有所影响，而环境的反馈又可以...
吴恩达机器学习课程:Gradient Descent For Linear Regression
游吟焰火的博客
01-30 306
Gradient Descent For Linear Regression Which of the following are true statements? Select all that apply. To make gradient descent converge, we must slowly decrease α over time. 错误。一般来说越接近局部最低时，曲线的导数越小，梯度下降的幅度就越小（即梯度下降会自动选择较小的幅度）。所以不一定要动态调整α（学习率）的值。 Gradi
机器学习笔记7-Gradient Descent For Linear Regression
roy12138的博客
01-02 164
Gradient Descent For Linear Regression “Batch” Gradint Descent Each step of gradient descent uses all the training examples.
【机器学习-学习笔记】吴恩达老师机器学习课的笔记（黄海广博士）
天真不无邪，hello和world
08-08 2万+
吴恩达老师机器学习课的笔记github地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes，黄海广博士原创，黄海广博士也是这门课的最初翻译者。   《机器学习个人笔记完整版v5.3-A4打印版.pdf》 云盘链接：https://pan.baidu.com/s/1G1mDEKmPSr2feoPwbgOu8w 密码：9wi4   ...
Stanford机器学习---第二讲. 多变量线性回归 Linear Regression with multiple variable
热门推荐
Rachel Zhang的专栏
06-30 5万+
本栏目（Machine learning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（Support Vector Machines 支持向量机）、聚类、降维、异常检测、大规模机器学习等章节。所有内容均来自Standford公开课machine learning中A
线性回归与梯度下降（linear regression and gradient descent）
Aoulun的博客
11-28 1274
一直都在学习机器学习的知识，虽然学的不好，总想记下来自己学习的感想，便于自己复习晚上，也希望贴出来大家交流交流。个人觉得只有写出来的东西，才能加入自己的思考过程，以及思考的结果一直都在学习机器学习的知识，虽然学的不好，总想记下来自己学习的感想，便于自己复习，也希望贴出来大家交流交流。这里直接上主题，没有太多的墨迹，直接讲问题。 个人觉得只有写出来的东西，才能加入自己的思考过程，以及思考的结果一直
scikit-learn机器学习实战：从安装到核心概念解析
"scikit-learn学习笔记.pdf 是一本详尽介绍scikit-learn库的文档资料，涵盖了该库的基础知识、主要特点、安装方法以及多种机器学习算法的应用。" scikit-learn是Python编程语言中广泛使用的机器学习库，它为数据...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值