【线性回归+逻辑回归+梯度下降学习小结】

2018年04月22 - 用矩阵表示的，计算的时候不要把两边消掉了（=_=）梯度下降法思路： (1)选一个点 (2)求梯度 (3)向梯度相反的方向移动（移动的步长为学习率α" role

2017年09月02 - )= P(X,Y)/ P(X)。参考梯度下降(上升) 概念梯度下降法(Gradient decent)，用来求函数的极小值，且是一种迭代算法，由于计算效率高，在机器学习中常常使用

2018年04月02 - 所谓回归，就是根据已知数据集及其标签集预测出一个模型，并可以根据这个预测出来的模型预测出未知标签的数据对应的值。常见的回归方法有：线性回归、Lasso回归、Ridge回归、多项式回归

2017年04月20 - = k + 1，转(3) 但要注意，梯度下降法得到的解有时候未必是全局最优解。逻辑回归逻辑回归有二分类的，也有多分类的，但由于二分类比较常用，也容易理解，所以实际上应用的大多是二分类的逻辑

2018年03月11 - 引出sigmod函数（x∈（整个实数），y∈（0,1）），可以将任何输入，映射为0-1的区间上的值，就是概率了逻辑回归，是一个经典的二分类的算法，要得出最终的类别，用阈值去判断

2016年10月31 - ="presentation"> θ θ \theta 个数，即列数, j= 1…n。 2、梯度下降求解参数 &

2017年09月13 - 逻辑回归与梯度下降已知方程假设函数： hθ(x(i))=g(θTx)=11+e−θTx h_\theta(x^{(i)})=g(\theta

2016年08月09 - ； Integrating with Gradient Descent & Linear Regression 梯度下降能够求出一个函数的最小值；线性回归需要

2019年03月23 - 一、概述　　线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，在机器学习中属于监督学习。在数据分析等领域应用十分广泛。　　很多情况下我们都用

2018年02月27 - 己的判断又迈出一步，重复上面的步骤，从这个新的点，你环顾四周，并决定从什么方向将会最快下山，然后又迈进了一小步，并依此类推，直到你接近局部最低点的位置。梯度下降的线性回归学习率

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