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2 线性回归算法概述
2.1 线性回归简介
◆ 在回归分析中,自变量与因变量之间满足或基本满足线性关系,可以使用线性模型进行拟合
◆ 如回归分析中,只有一个自变量的即为一元线性回归...,其自变量与因变量之间的关系可以用一条直线近似表示
◆ 同理,对于多变量的回归称为多元线性回归,其可以用一个平面或超平面来表示
2.2 使用线性回归的前提条件
◆ 自变量与因变量之间具有线性趋势,在前面介绍过相关系数...,随机梯度下降特别适合变量众多,受控系统复杂的模型,尤其在深度学习中具有十分重要的作用
5.2 从梯度说起
◆ 梯度是微积分中的一个算子,用来求某函数在该点处沿着哪条路径变化最快,通俗理解即为在哪个路径上几何形态更为...◆ 我们在前面的示例中可以看到,对于过拟合现象,往往都是模型过于复杂,超过实际需要
◆ 那么,能否在损失函数的计算中,对模型的复杂程度进行量化,越复杂的模型,就越对其进行”惩罚”, 以便使模型更加”中庸... w 的最小二乘 y 以拟合变量 x,它是一个二次规划问题:
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保序回归应用于统计推理、多维标度等研究中。