陈陈的糖罐子
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梯度下降法——一元线性回归

梯度下降法——一元线性回归_第1张图片
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一元线性回归
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代价函数
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相关系数
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决定系数
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梯度下降法
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学习率越大，每次梯度下降的步长越大，所以要选择合适的学习率。
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一个参数的情况：

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梯度下降法缺点：有可能会陷入局部极小值
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使用梯度下降法来求解线性回归
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梯度下降法——一元线性回归_第18张图片
在这里插入图片描述
线性回归的代价函数是凸函数
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    题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。 解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&
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