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2020年5月17日
回归问题及应用
摘要: 主要内容: 线性回归 定义与问题引入 损失函数 梯度下降 过拟合与正则化 逻辑回归 定义与问题引入 损失函数 梯度下降与正则化 线性回归 有监督学习= 学习样本为D={(x~i~,y~i~)}^N^~i=1~ 多变量情形: 损失函数 loss function: 梯度下降: 其中α为步长,很大 震荡
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posted @ 2020-05-17 16:48 AI未来10Y
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