机器学习

白天 夜间 首页 下载 阅读记录
  我的书签   添加书签   移除书签

线性回归代码02-梯度下降法

浏览 105 扫码 分享 2023-05-30 06:48:18

    梯度下降法的原理讲解：
    https://www.yuque.com/gaozhen-eft27/sallvz/my0554

    2_线性回归梯度下降法.ipynb

    若有收获，就点个赞吧

    0 人点赞

    上一篇:
    下一篇:
    • 书签
    • 添加书签 移除书签
    • 机器学习动画
      • 机器学习动画讲解
    • 模型调参
      • 五大常用算法之一：贪心算法
    • 机器学习笔记-周志华
      • 周志华《Machine Learning》学习笔记(17)--强化学习
      • 周志华《Machine Learning》学习笔记(16)--概率图模型
      • 周志华《Machine Learning》学习笔记(15)--半监督学习
      • 周志华《Machine Learning》学习笔记(14)--计算学习理论
      • 周志华《Machine Learning》学习笔记(13)--特征选择与稀疏学习
      • 周志华《Machine Learning》学习笔记(12)--降维与度量学习
      • 周志华《Machine Learning》学习笔记(11)--聚类
      • 周志华《Machine Learning》学习笔记(10)--集成学习
      • 周志华《Machine Learning》学习笔记(9)--EM算法
      • 周志华《Machine Learning》学习笔记(8)--贝叶斯分类器
      • 周志华《Machine Learning》学习笔记(7)--支持向量机
      • 周志华《Machine Learning》学习笔记(6)--神经网络
      • 周志华《Machine Learning》学习笔记(5)--决策树
      • 周志华《Machine Learning》学习笔记(4)--线性模型
      • 周志华《Machine Learning》学习笔记(3)--假设检验&方差&偏差
      • 周志华《Machine Learning》学习笔记(2)--性能度量
      • 周志华《Machine Learning》学习笔记(1)--绪论
      • 附录-机器学习周志华pdf
    • 机器学习实战教程
      • 基于缺失值与异常值的分析对Lending Club数据进行预处理
      • 二手车预测-知识点思维导图
    • 降维
      • 支持向量机详解
      • PCA和LDA详解
      • 降维-线性判别分析（LDA）
      • PCA的数学原理
    • 机器学习中常见的损失函数
    • 机器学习需要的数学基础
    • XGBOOST
      • XGBOOST02
      • XGBOOST01
    • 机器学习笔记
      • 第六章 支持向量机
      • 第五章 贝叶斯算法
      • 第四章 举类算法
      • 第三章 决策树与集成算法
      • 第二章 回归算法
      • 第一章
      • 6.支持向量机
      • 5.贝叶斯
      • 4.可视化1
      • 3.可视化库
      • 2 数据库处理分析库
      • 1.科学计算库
    • 零散知识点整理
      • numpy.random.randint用法
      • pandas中iloc、loc的用法和区别
      • 如何使用drop_duplicates进行简单去重（入门篇）
      • pd.set_option
      • np.linspace用法介绍
      • Pandas：透视表(pivotTab)和交叉表(crossTab)
      • 卡方值计算方法
      • numpy中的zeros(),ones()函数
      • Numpy知识点补充：np.vstack()&np.hstack()
      • TensorFlow模型构建之tf.keras.Sequential()
      • Liner Regression-线性回归
      • 机器学习算法之Catboost
      • k-交叉验证KFold
      • Sklearn中交叉验证 KFold简要讲解
      • 超详细Seaborn绘图 ——（三）violinplot
      • 数据平滑处理——log1p()和exmp1()
      • python-Numpy学习之(一)ndim、shape、dtype、astype的用法
      • pandas 统计函数[corr，scatter_matrix]
      • python进行数据处理——pandas的drop函数
      • 详解pandas库的pd.merge函数
      • Python解释数学系列——分位数Quantile
      • 数据结构 pd.Series
      • pandas.get_dummies 的用法
      • sklearn中Preprocessing的MinMaxScaler使用demo
      • sklearn.preprocessing.LabelEncoder
      • df.transform
      • pd.cut()
      • python pandas中.isnull().any()含义
      • Seaborn5分钟入门(三)——boxplot和violinplot
      • seaborn系列 (14) | 条形图barplot()
      • Pandas DataFrame的基本属性详解
      • plt.xticks()
      • pd.concat() Pandas 数据的拼接
      • seaborn库之countplot
      • Seaborn-05-Pairplot多变量图
      • Facetgrid使用方法
      • Python数据处理篇之Matplotlib系列(六)---plt.hist()与plt.hist2d()直方图
      • numpy.log
      • distplot
      • pandas_profiling ：教你一行代码生成数据分析报告
      • Pandas-排序函数sort_values()
      • sns.heatmap的用法简介
      • Pandas 的melt的使用
      • plt.subplots()的使用
      • 数据的偏度和峰度——df.skew()、df.kurt()
      • sklearn中使用r2_score评价回归模型
      • 机器学习评价指标 ROC与AUC 的理解和python实现
      • sklearn评估指标precision_score/recall_score/f1_score原理分析及应用
    • 机器学习-西瓜书
      • 课件
        • 第四章
        • 第三章
        • 第二章
        • 第一章
      • 机器学习笔记截图
    • 机器学习
      • 机器学习所需要的数学知识
        • kkt条件
        • 凸优化-梯度下降
        • 概理论
        • 偏导数
        • 行列式
        • 导数
        • 总知识
      • 数据分析与挖掘
        • 数据分析与挖掘-笔记
          • 第5章 挖掘建模
          • 第4章 数据预处理
          • 第3章 数据探索
          • 第2章 python数据分析简介
          • 第1章 数据挖掘基础
        • 数据分析与挖掘-书
      • 机器学习算法十讲
      • kaggle竞赛之路
      • 第一章 推荐系统简介
      • 第二章 数学基础
      • 第三章 机器学习基础
      • 第四章 机器学习模型
      • 第五章 推荐系统算法详解
      • 第六章 电影推荐系统设计
      • 电影推荐系统
      • 代码
        • data
        • LFM梯度下降代码实现
        • tfidf代码实现
        • Kmeans
        • KNN算法
        • 线性回归代码03-线性回归sklearn
        • 线性回归代码02-梯度下降法
        • 线性回归代码01-最小二乘法
      • 原理讲解
        • 决策树-基础知识与总结
        • Knn算法原理-机器学习
        • 梯度下降算法原理讲解——机器学习
      • 附件1-Python简单教程
      • 附件2-jupyter notebook安装使用
    • 特征工程
      • 数据预处理和特征工程
        • 数据预处理与特征工程02
        • 数据预处理和特征工程01
      • 特征工程基础知识
    • 深度学习TensorFlow框架进行图片识别
    暂无相关搜索结果！

      让时间为你证明

      展开/收起文章目录

      分享，让知识传承更久远

      文章二维码

      手机扫一扫，轻松掌上读

      文档下载

      请下载您需要的格式的文档，随时随地，享受汲取知识的乐趣！
      PDF文档 EPUB文档 MOBI文档

      书签列表

        阅读记录

        阅读进度: 0.00% ( 0/0 ) 重置阅读进度
          思维导图备注