摘要: 一、梯度下降 引入:当我们得到了一个目标函数后,如何进行求解?直接求解吗?(并不一定可以直接求解,线性回归可以当做是一个特例) 梯度:梯度的本意是一个向量(矢量),表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处沿着该方向(此梯度的方向)变化最快,变化率最大(为该梯度的模)。在机器 阅读全文
posted @ 2019-07-03 23:10 |旧市拾荒| 阅读(728) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 机器学习的有监督算法分为分类和回归两种。 回归:通过输入的数据,预测出一个值,如银行贷款,预测银行给你贷多少钱。 分类:通过输入的数据,得到类别。如,根据输入的数据,银行判断是否给你贷款。 一、线性回归 现在这里有一个例子 数据:工资和年龄(2个特征) 目标:预测银行会贷款给我多少钱(标签) 考虑: 阅读全文
posted @ 2019-07-03 22:08 |旧市拾荒| 阅读(1307) 评论(0) 推荐(0) 编辑