机器学习|线性回归

线性回归是尝试使用一条直线去拟合出图上的节点。


e i e_i ei为第i个点构成的误差,使用平方的好处一是可以避免正负抵消,二是平方有利于放大大于1的误差的影响,同时缩小误差小于1的影响。

将平方项进行展开,以w作为变元,可以得到上述式子。

如何使用代价函数?

w是函数斜率,每一个w都会对应损失函数中的一个位置,而合适的w会使得损失函数的损失值趋于最小。

代价函数的形式可能多样,可以通过找到一些梯度下降的方法来找到最小的代价函数,从而确认出最优的代价函数。

耿直哥

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