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文档简介

1、线性回归模型概述2梯度下降法3拟牛顿法目录 CONTENTS1最小二乘法4RealRec案例演示最小二乘法算法最小二乘法（normal equation）残差，引入残差S来表示实际值与线性函数带入计算后的差别每个点都有一个残差，使用残差平方和来评价线性函数的好坏代入公式得到 对上面公式进行微分得到最优解04STEP参数估计03STEP均方误差最小化确定和b ，使得均方误差最小化，即一元线性回归中： 分别对和b求导，得到： 令两式为零，求得：04STEP参数估计03STEP均方误差最小化多元线性回归中：确定 ，使得均方误差最小化，即 对 求导，得到： 当 为满秩矩阵或正定矩阵时， 令上式为零，可

2、得：STEP最小二乘问题矩阵必须是满秩，否则 不存在只是用于线性模型，否则 不存在梯度下降法拟牛顿法解决方法2梯度下降法3拟牛顿法目录 CONTENTS1最小二乘法4RealRec案例演示梯度下降法算法梯度下降法是一个最优化算法，沿梯度下降的方向求解极小值。梯度下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。梯度代表函数上升最快的方向，故梯度的反方向即为函数值下降最快的方向。 其中，为梯度算子， 为 的梯度， 为步长，又称学习速率。梯度下降法算法梯度下降法损失函数 更新方法梯度求解批量梯度STEP梯度下降法的问题牛顿法拟牛顿法解决方法步长还需给出，很难确定，怎么办？越接近底部，下降的速度越慢容易出现来

3、回之字形的问题2梯度下降法3拟牛顿法目录 CONTENTS1最小二乘法4RealRec案例演示牛顿法算法牛顿法用一个二次曲面去拟合当前所处位置的局部曲面 而梯度下降法是用一个平面去拟合当前的局部曲面将 在 处一阶泰勒展开：目标函数趋于零：牛顿法算法将 在 处二阶泰勒展开：目标函数趋于零：牛顿法算法 令上式为零： 若Hessian矩阵正定，则缺点明显，计算比较大需要存储hessian矩阵 Hessian矩阵支持线性或是非线性的拟牛顿算法的核心思想是用一个（不包含二阶导数）近似矩阵替代逆Hessian矩阵。不同算法的矩阵的计算有差异。寻找局部最优2梯度下降法3拟牛顿法目录 CONTENTS1最小二乘法4RealRec案例演示上传数据数据解析查看解析结果多维特征分析数据可视化切分数

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