多元线性回归-梯度下降法

作者: Zhou_qn | 来源:发表于2020-08-10 23:05 被阅读0次

2020-08-19--梯度下降法01
用人话讲明白梯度下降Gradient Descent（以求解多元
多元线性回归
第2章单变量&多变量线性回归
机器学习系列（十六）——随机梯度下降Stochastic Gra
（5）回归算法
多元线性回归-梯度下降法
线性回归
PyTorch学习笔记2 - 梯度下降
线性回归求解中梯度下降法与最小二乘法的比较

当Y值得影响因素不是唯一的时候，采用多元线性回归模型
$h_θ(x) = θ_0 + θ_1x_1 + θ_2x_2 + ...... + θ_nx_n$

线性回归

Hypothesis ： $h_θ(x) = θ^Tx = θ_0 + θ_1x_1 + θ_2x_2 + ...... + θ_nx_n$
Parameters ： $θ_0 , θ_1 , θ_2 , ...... ,θ_n$
Cost function ：
$\quad\quad\quad\quad\quad$ $J(θ_0 , θ_1 , θ_2 , ...... ,θ_n) =\frac{1}{2m}\textstyle\sum_{i=1}^{m}（h_θ（x^i）-y^i）^2$
Gradient descent:（梯度下降）
Repeat {
$θ_j:= θ_j- α\frac{∂}{∂θ_j}J(θ_0 , θ_1 , θ_2 , ...... ,θ_n) (j=0 ，j=1)$
}(simultaneously update for every )

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回归的模型均可抽象为多元线性回归，其优化方法一般为最小二乘法与梯度下降法等。一般选择使用梯度下降法求解，因为最小二...
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