这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器学习5：基于线性回归理解减少“损失”的方法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
在上节《机器学习4：基本术语》中，笔者介绍了“损失（Loss）”的定义，在训练模型时，减少损失（Reducing Loss）是极为关键的，只有“损失”足够小的机器学习系统才有实用价值。
在本节中，笔者将基于线性回归（Linear Regression）来介绍减少损失的具体方法。
目录
1.线性回归案例文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-516139.html
2.减少损失：迭代法（An Ite文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-516139.html
到了这里，关于机器学习5：基于线性回归理解减少“损失”的方法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
1. 多类分类 多类分类问题仍然是分类问题，所以预测y的可能结果是少量的，而不是无穷多个，且对于多类分类它＞2 如上图：左侧为二分类，右侧为多分类，可以通过决策边界来划分区域 2. Softmax回归算法 对逻辑回归模型，先计算z，再计算g(z)。此时可以将逻辑回归视为计算
线性回归会用到python第三方库：sklearn.linear_model中的LinearRegression 导入第三方库的方法：from sklearn.linear_model import LinearRegression 使用LinearRegression(二维数据，一维数据)进行预测，其中数据类型可以是pandas中的DataFrame或者series，也可以是numpy中的array数据，但维度一定要正确输入。
SimpleLinearRegression.py moduel_selection.py draft.py lin_fit(x,y) lin_fit2(x,y) x.shape y.shape MSE mean squared error 均方误差 R squared error
在之前的文章中，我们了解我们的机器学习，了解我们spark机器学习中的特征提取和我们的tf-idf，word2vec算法。想了解的朋友可以查看这篇文章。同时，希望我的文章能帮助到你，如果觉得我的文章写的不错，请留下你宝贵的点赞，谢谢。 Spark-机器学习（2）特征工程之特征提
PS：本文有一定阅读门槛，如果有不明白的地方欢迎评论询问！ 接下来我们将要学习我们的第一个模型——线性回归。比如说我需要根据数据预测某个面积的房子可以卖多少钱 接下来我们会用到以下符号： m:训练样本数量 x:输入值，又称为属性值 y:输出值，是我们需要的结果
基于Python实现线性回归、预测和建模评估。 1 模型设定 以Boston数据集为例，其中MEDV是标签，其余均为特征变量 CRIM per capita crime rate by town ZN proportion of residential land zoned for lots over 25,000 sq.ft. INDUS proportion of non-retail business acres per town CHAS Charles River dummy variable (= 1 if tract bounds
上一篇： 机器学习是什么？ https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/122619296 目录 2.单变量线性回归 2.1 模型表示 2.2 代价函数 2.2.1 代价函数的直观理解I 2.2.2 代价函数的直观理解II 2.3 梯度下降 2.3.1 梯度下降的直观理解 2.3.2 梯度下降的线性回归 3.线性代数的回顾 3.1矩阵和向量 3
机器学习：从数据中学习，而不依赖于规则下编程的一种算法 Goal: (min_{w,b}(J(w, b))) - 提供一种衡量一组特定参数与训练数据拟合程度的方法 right answer x - y label categories Regression Classification structure || pattern categories Clustering Anomaly detection 异常检测 Dimensionality reduction 降维 预测数
监督学习 ：学习数据带有标签 无监督学习 ：没有任何的标签，或者有相同的标签 其他：强化学习、推荐系统等 还是房价预测的例子， 训练集如下： 定义各个变量的含义如下： m——代表训练集中实例的数量 x——代表特征/输入变量 y——代表目标变量/输出变量 (x,y)——代
多元线性回归算法，即多特征量线性回归算法，用多个特征量来进行预测，如这里用多个特征量（房子面积、卧室数量、房屋楼层数、房子年龄）来预测房子的售价问题 假如有一个多特征量的机器学习问题，并且这个问题中的多个特征可以在一个相近的范围内取值，那么可以
