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Python3入门机器学习 经典算法与应用课程5笔记，6笔记

回归算法评价指标
RMSE MSE MAE 还有一个R Squared(更精确一点），任何 不同的模型除以一个相同的分母，使得在一个量纲里面可以，可以同时比较模型性能， 前者3个，对于不同的模型，得到的值，不能很明确的说明哪个更好好，哪个不好，R^2,越大越好（<=1)，模型犯错误越小，(同一个回归算法应用在不同场景的比较问题应用R Square，评价指标（都是缩放到0-1之间）
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Python3入门机器学习 经典算法与应用课程5笔记，6笔记_第5张图片Python3入门机器学习 经典算法与应用课程5笔记，6笔记_第6张图片from sklearn.metrics import mean_squared_error
1-mean_squared_error(y_test,y_predict) / np.var(y_test)
在这里插入图片描述

5-7 多元线性回归，计算，

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6.8 自定义梯度的调试，查看是否正确

红色点的导数，约等于邻近的两个点的 (y1-y2)/(x1-x2)
这样在每次打印梯度的计算结果，以及，这个公式的计算结果对比两个值是否差不多，是的话，就没错
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Python3入门机器学习 经典算法与应用课程5笔记，6笔记_第10张图片用少量数据尝试，就是计算的求的梯度近似值，用这种方法可以直接代替梯度（导数公式）的计算方法，但是计算速度会很慢，不会采用这种方式
Python3入门机器学习 经典算法与应用课程5笔记，6笔记_第11张图片Python3入门机器学习 经典算法与应用课程5笔记，6笔记_第12张图片但是，随机梯度下降法，很快，而且可以跳出局部最优解，随机的方法有很多，随机搜索，随机森林

梯度下降法不是一个机器学习的方法，是基于搜索的最优化方法，目的是最小化一个损失函数，而梯度上升法是最大化一个效用函数
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