梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（GradientDescent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了。在机器学习中
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2018-12-12 17:38:25
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classnumpy.poly1d(c_or_r,r=False,variable=None)[source]参数:c_or_r:array_like多项式的系数,或者如果第二个参数的值是True,多项式的根(值多项式的求值结果为0)。例如,poly1d([1,2,3])返回一个对象,代表:x^2+2+3,而poly1d((1、2、3),真正的)返回一个对象,代表:(x-1)(x-2)(3)=x^
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2018-12-11 18:18:22
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在统计学中对变量进行线行回归分析，采用最小二乘法进行参数估计,在数据分析中通常会通过评估参数来评估我们得出的模型对结果的拟合度，通常会用到的参数有： 最小二乘法：我们将预测值与实际值之间的差值进行求平方和，这个和我们叫离差平方和，使离差平方和最小的方法叫“最小二乘法” 1、SSE(误差平方和)：th ...
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2018-12-05 12:40:14
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普通最小二乘法 损失函数： 权重计算： 1、对于普通最小二乘的系数估计问题，其依赖于模型各项的相互独立性。 2、当各项是相关的，且设计矩阵 X的各列近似线性相关，那么，设计矩阵会趋向于奇异矩阵，这会导致最小二乘估计对于随机误差非常敏感，产生很大的方差。 例如，在没有实验设计的情况下收集到的数据，这种 ...
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2018-11-16 22:35:22
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简单地说，最小二乘的思想就是要使得观测点和估计点的距离的平方和达到最小.这里的“二乘”指的是用平方来度量观测点与估计点的远近（在古汉语中“平方”称为“二乘”），“最小”指的是参数的估计值要保证各个观测点与估计点的距离的平方和达到最小。例如，对于回归模型 ， 若，…，为收集到的观测数据，则应该用来估计 ...
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2018-11-03 02:17:52
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定义：线性回归在假设特证满足线性关系，根据给定的训练数据训练一个模型，并用此模型进行预测。 线性回归试图学得： 下面是公式推导： 另式1和式2等于0就可以求出w和b 对于多元线性回归，我们可以用最小二乘法 推导过程中用了矩阵求导和矩阵迹的相关知识，这样我们就可以求出参数 ...
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2018-10-25 23:14:11
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上一章，讲了基本概念和关于模型选择与评估的概念。这一张学习线性回归，并根据线性回归加上模型选择与评估的知识来实例化。 1、线性回归（LinearRegression）（又名最小二乘法，ordinary least squares OLS）最小二乘法的具体数学原理这里就不再赘述了，另外需要讲的一点是线 ...
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2018-09-28 18:59:12
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公众号【视觉IMAX】第31篇原创文章 一 前言 对于上一篇文章——一分钟详解「本质矩阵」推导过程中，如何稳健地估计本质矩阵或者基本矩阵呢？正是这篇文章重点介绍的内容。 基本矩阵求解方法主要有： 1）直接线性变换法 a)8点法 b)最小二乘法 2）基于RANSAC的鲁棒方法。 先简单介绍一下直接线性 ...
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2018-09-28 11:01:13
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(对最小二乘法和梯度下降的一些区别的理解： 1.最小二乘法可以直接求全局最优解 梯度下降法是一种迭代的求解局部最优解的方法 2.最小二乘法没有“优化”，只有“求解”。算是一个确定性问题。而梯度下降，涉及迭代获取最优解，才算是“优化”。) 1.梯度定义 在微积分里面，对多元函数的参数求?偏导数，把求得 ...
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2018-09-15 15:17:06
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1 线性回归 2 回归系数（偏置项） 3 误差项（随机干扰项） 误差项的要求：相互独立 服从均值为0，方差为 的正态分布 4 最小二乘法求解 ...
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2018-09-13 01:19:38
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