偽代碼: 批量梯度下降法(Batch Gradient Descent):Repeat until convergence{} 隨機梯度下降法(...
??線性回歸用于處理因變量是連續(xù)量的預測問題罗晕,而邏輯回歸是解決二分類的問題(邏輯回歸名字叫“回歸”其實解決的是分類問題)千埃。邏輯回歸的結果只有兩種...
??從圖上可以看到每一條出租房屋信息憔儿,主要包括:價格,戶型放可,面積谒臼,樓層,裝修耀里,類型蜈缤,所在區(qū),小區(qū)冯挎,出租方式底哥,朝向,鄰近的地鐵線房官。 ??下面叠艳,跳過...
??在上文中利用矩陣運算的方法對損失函數(shù)進行優(yōu)化,但其有一定的局限性易阳,其要求矩陣必須可逆附较,下面用梯度下降的方法對其進行優(yōu)化。 ??初始化潦俺,沿著負...
什么是線性回歸 ??相對于其他算法來說線性回歸的原理相對簡單拒课,而且它的表現(xiàn)形式與我們數(shù)學中的線性方程較為相似徐勃,更加利于大家所理解。所以線性回歸一...
拉格朗日對偶與凸優(yōu)化早像、拉格朗日乘子僻肖、KKT條件有著密切的聯(lián)系,KKT條件可以通過朗格朗日對偶推到得到卢鹦。 步入正題 原問題 對于一...
優(yōu)化問題一般是給定一個函數(shù)f(x),求這個函數(shù)在給定作用域上的最小值(若是求最大值可通過加負號轉化為最小值問題)冀自。 在高等數(shù)學上揉稚,常用的函數(shù)...
機器學習中為什么要強調(diào)凸優(yōu)化? 凸優(yōu)化在數(shù)學規(guī)劃領域具有非常重要的地位熬粗。工程中大量的問題最終都可以歸結為一個優(yōu)化問題搀玖,包括且不限于雷達、...