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神经网络中梯度下降算法
编程算法
线性回归
如果说在机器学习领域有哪个优化算法最广为认知，用途最广，非梯度下降算法莫属。梯度下降算法是一种非常经典的求极小值的算法，比如在线性回归里我们可以用最小二乘法去解析最优解，但是其中会涉及到对矩阵求逆，由于多重共线性问题的存在是很让人难受的，无论进行L1正则化的Lasso回归还是L2正则化的岭回归，其实并不让人满意，因为它们的产生是为了修复此漏洞，而不是为了提升模型效果，甚至使模型效果下降。但是换一种思路，比如用梯度下降算法去优化线性回归的损失函数，完全就可以不用考虑多重共线性带来的问题。
商业新知
2019-07-17
763
0
“线性”回归模型
线性回归
编程算法
在机器学习和统计领域，线性回归模型是最简单的模型之一。这意味着，人们经常认为对线性回归的线性假设不够准确。
商业新知
2019-07-03
670
0
机器学习算法系列：FM分解机
线性回归
编程算法
在线性回归中，是假设每个特征之间独立的，也即是线性回归模型是无法捕获特征之间的关系。 为了捕捉特征之间的关系，便有了FM分解机的出现了。 FM分解机是在线性回归的基础上加上了交叉特征，通过学习交叉特征的权重从而得到每个交叉特征的重要性。 这个模型也经常用于点击率预估。
商业新知
2019-04-17
403
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