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线性回归-梯度下降

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  • 上传时间:2021-06-29
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  • 标      签: Python

资 源 简 介

拟合线性函数y=mx+b,根据偏微分求导,梯度下降就是为了得到合适的线性参数,通过求导不断更新参数,来逐渐得到最接近的参数。先将系数随便设置一个数,将x带入,根据实际y值,调整系数。损失函数就是给定系数(一般初始值为0),得到预测值,将所有预测值减去真实值,就是损失函数。如果预测的很准,损失函数最小(为0)。

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