复习机器学习算法:线性回归
发布时间:2020-12-13 20:17:45 所属栏目:PHP教程 来源:网络整理
导读:Logistic回归用来分类,线性回归用来回归。 线性回归是把让样本的属性前面加系数,相加。代价函数是误差平方和情势。所以,在最小化代价函数的时候,可以直接求导,令导数等于0,以下: 也能够使用梯度降落法,学习的梯度和Logistic回归情势1样。 线性回归的
Logistic回归用来分类,线性回归用来回归。
线性回归是把让样本的属性前面加系数,相加。代价函数是误差平方和情势。所以,在最小化代价函数的时候,可以直接求导,令导数等于0,以下:
也能够使用梯度降落法,学习的梯度和Logistic回归情势1样。
线性回归的优点:计算简单。 缺点:不好处理非线性数据。
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