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机器学习系列(1):线性回归(regression)和梯度下降(gradient descent)

2014年09月05日 ⁄ 综合 ⁄ 共 337字 ⁄ 字号 评论关闭

前言:最近打算把机器学习的基本算法再梳理一下,看看能不能给我正在研究的Deep Learing找点突破口。这一篇主要介绍回归模型和梯度下降。

            PS:由于本人比较懒,所以直接在纸上写下来了(字不好看,请见谅)!O(∩_∩)O~   大家要是有什么问题请留言给我,希望可以共同学习!

           引用一段话,给写在纸上找点借口哈:《餐巾纸的背面》

           “视觉化的思考是运用我们天生的观察能力---包括肉眼和内心的眼睛----来发现那些我们平常意想不到的创意和想法;并且以一种简单易懂的方式表述出来。”

正文:


参考资料:1. leftnoteasy的博文,很不错哦

                   2. 这篇主要对梯度下降的分类有详细介绍

                   3. 这篇对梯度下降推导还不错

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