机器学习(李宏毅hw1):预测PM2.5(使用Adagrad)

本文详细介绍了使用Adagrad优化算法进行机器学习,目标是预测PM2.5数值。通过建立数学模型,定义损失函数,利用梯度下降法更新参数,并在数据处理后进行模型训练。最终实现预测并计算误差。

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本文使用Adagrad进行回归,为了巩固理论,未使用sklearn中的相关方法,直接进行建模。

1. 理论基础

1.1 首先定义一个function set

用前九个小时pm2.5来预测第10小时的pm2.5

Yn=b+wn1pm2.5n1+wn2pm2.5n2+wn3pm2.5n3+wn4pm2.5n4+wn5pm2.5n5+wn6pm2.5n6+wn7pm2.5n7+wn8pm2.5n8+wn9

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