机器学习线性回归模型算法(高中最小二乘法的高级实现)

简介:

<1>假设拟合直线为:39c03c53b391f2656a727b2ceb6ee61d333345cf



<2>平均损失函数:  

f705af8c5fb92ae54e7834b4654ddad83985c3ed   注:(xi,yi)是样本点。

<3>要使得拟合直线拟合很充分的话,平均损失函数应该取得最小值。可以分别对W0, W1 求偏导,然后将两个偏导函数等于0,求得W0, W1 。求解过程如下手工计算步骤:

06a160dd46521641bf354ffa73fe28b6f4c9cedf

相关文章
|
2天前
|
算法 调度
考虑需求响应的微网优化调度模型【粒子群算法】【matlab】
考虑需求响应的微网优化调度模型【粒子群算法】【matlab】
|
2天前
|
算法 调度
【免费】基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型(MATLAB)
【免费】基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型(MATLAB)
|
4天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
Python遗传算法GA对长短期记忆LSTM深度学习模型超参数调优分析司机数据|附数据代码
Python遗传算法GA对长短期记忆LSTM深度学习模型超参数调优分析司机数据|附数据代码
|
4天前
|
算法 搜索推荐
R语言混合SVD模型IBCF协同过滤推荐算法研究——以母婴购物平台为例
R语言混合SVD模型IBCF协同过滤推荐算法研究——以母婴购物平台为例
|
6天前
|
人工智能 算法 测试技术
论文介绍:进化算法优化模型融合策略
【5月更文挑战第3天】《进化算法优化模型融合策略》论文提出使用进化算法自动化创建和优化大型语言模型,通过模型融合提升性能并减少资源消耗。实验显示,这种方法在多种基准测试中取得先进性能,尤其在无特定任务训练情况下仍能超越参数更多模型。同时,该技术成功应用于创建具有文化意识的日语视觉-语言模型。然而,模型融合可能产生逻辑不连贯响应和准确性问题,未来工作将聚焦于图像扩散模型、自动源模型选择及生成自我改进的模型群体。[论文链接: https://arxiv.org/pdf/2403.13187.pdf]
110 1
|
10天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
【Python 机器学习专栏】Python 中的线性回归模型详解
【4月更文挑战第30天】本文介绍了Python中的线性回归模型,包括基本原理、实现步骤和应用。线性回归假设因变量与自变量间存在线性关系,通过建立数学模型进行预测。实现过程涉及数据准备、模型构建、参数估计、评估和预测。常用的Python库有Scikit-learn和Statsmodels。线性回归简单易懂,广泛应用,但对异常值敏感且假设线性关系。其扩展形式如多元线性、多项式回归和正则化方法能适应不同场景。理解并运用线性回归有助于数据分析和预测。
|
12天前
|
算法 数据可视化 前端开发
r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化(下)
r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化
|
12天前
|
算法 数据可视化 数据挖掘
r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化(上)
r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化
|
12天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
构建高效机器学习模型:从数据处理到算法优化
【4月更文挑战第28天】在数据驱动的时代,构建一个高效的机器学习模型是实现智能决策和预测的关键。本文将深入探讨如何通过精确的数据预处理、选择合适的学习算法以及进行细致的参数调优来提升模型的性能。我们将介绍一系列实用的技术和策略,包括特征工程、模型评估、超参数调整以及使用集成学习方法来增强模型的泛化能力。通过这些方法,读者将能够更好地理解并应用机器学习技术来解决实际问题。
|
15天前
|
移动开发 算法 数据可视化
数据分享|Spss Modeler关联规则Apriori模型、Carma算法分析超市顾客购买商品数据挖掘实例
数据分享|Spss Modeler关联规则Apriori模型、Carma算法分析超市顾客购买商品数据挖掘实例