梯度下降函数
直接运算的问题
矩阵需要满秩
运算性能
梯度下降算法
直接计算的问题
那么总的来说梯度下降是为了优化线性回归运行代码的运算性能和简洁化来实现的,那线性回归的最终效果对于算法,机器学习,甚至是人工智能会起到怎样的作用?
线性回归在算法和机器学习里所占比重是多少?还是说线性回归是机器学习不可或缺的一个算法?为了提高严谨性么?
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梯度下降:
直接计算公式存在的问题
理解通过梯度下降进行参数求解过程
直接计算的问题
矩阵是否满秩(Python矩阵运算对于不是满秩矩阵的情况适用模糊近似处理)
运算性能
梯度下降法近似的计算,解决了直接计算的问题
不满秩或者不正定的时候,存在多个解,并不是没有解,即解不唯一。此时选择哪一个解作为最后模型的参数呢?一是通过既定的选择便好来决定;二是采用梯度下降来近似。我觉得性能问题倒不是主要原因,主要原因是因为存在多个解
梯度下降公式
梯度下降算法使用线性回归的计算实现,J(8) 是损失函数
梯度下降的原理
梯度下降的直接计算
理解通过梯度下降进行参数求解过程
直接计算的问题

矩阵是否满秩(Python矩阵运算对于不是满秩矩阵的情况适用模糊近似处理)
运算性能
梯度下降法近似的计算,解决了直接计算的问题
梯度下降
梯度下降法,求参数的解
梯度下降公式