复习机器学习算法:线性回归

Logistic回归用来分类,线性回归用来回归。

线性回归是把让样本的属性前面加系数,相加。代价函数是误差平方和形式。所以,,在最小化代价函数的时候,可以直接求导,令导数等于0,如下:

也可以使用梯度下降法,学习的梯度和Logistic回归形式一样。

线性回归的优点:计算简单。

缺点:不好处理非线性数据。

像一颗深绿色的宝石镶嵌在云南大地上,

复习机器学习算法:线性回归

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