关于梯度下降 - 线性回归的
Posted sunnystone85
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了关于梯度下降 - 线性回归的相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
有了线性方程以及他的代价函数:
然后我们的目标就是通过调整 theta0, theta1 最小化 J 的值。
那么梯度下降算法的公式如下:
alpha 是学习率,后面是对J和theta求偏导,以便得到这个点斜率,如果斜率为正就逐渐缩小theta,这样就逐步的调整到适合的theta
在Octave中表示为:
theta = theta - (alpha/m) * X‘ * (X*theta - y) 循环调用这个计算多次已达到收敛。
最后就能得出这样一组 theta
以上是关于关于梯度下降 - 线性回归的的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章