线性回归与梯度下降

最新推荐文章于 2025-05-28 15:31:15 发布
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分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析
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本文介绍了机器学习的基本算法——线性回归，特别是利用最小均方和梯度下降解决线性回归问题。文章通过实例解释了线性回归函数和梯度下降法，包括批量梯度下降和随机梯度下降，并讨论了局部最优与全局最优的问题。

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线性回归(Linear Regression)

从这篇文章开始，主要介绍机器学习的一些列基本算法，本文介绍线性回归问题，以及利用最小均方和梯度下降解决线性回归问题。

（以下内容是根据斯坦福大学ng教授的机器学习公开课总结的内容）

监督学习：即训练数据中既包含了输入数据又包含了对应于这个是输入数据的正确的输出结果。
回归问题：当给出了输入数据后，预测正确的输出结果。

线性回归函数

首先考虑一个问题：我们需要预测自己房屋的价格，现在拥有的数据只是几十个房屋样本价格，如下图所示。怎样根据这些房屋的面积以及价格来预测我们自己房屋的价格呢？

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