最小二乘法是先将方程自变量与因变量化为系数矩阵X，再求该矩阵的转置矩阵（X1），接着求矩阵X与他的转置矩阵的X1的乘积（X2），然后求X2的逆矩阵。最后整合为系数矩阵W，求解后分别对应截距b、a1、和a2。可见计算一个矩阵的逆是相当耗费时间且复杂的,而且求逆也会存在数值不稳定的情况。
梯度下降法迭代的次数可能会比较多,但是相对来说计算量并不是很大。且其有收敛性保证。故在大数据量的时候,使用梯度下降法比较好。
梯度下降法
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import
2021-11-11 10:24:37
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主要介绍了Python编程实现线性回归和批量梯度下降法代码实例，具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下
2021-10-29 20:16:54
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保守值法matlab代码GD方法
梯度下降法
说明：该存储库包含不同版本的梯度下降算法的实现。
版权所有（c）2020
Behrad
Soleimani保留所有权利
接触：
日期：2020年4月25日
要求：在Matlab
R2019a版本中实现，但应在大多数版本上运行。
内容：
main.m：主脚本。
GradDescent.m：带有（回溯）线搜索的梯度下降。
GradDescent_BB.m：使用Barzilai-Borwein更新的梯度下降。
GradDescent_Nesterov.m：
Nesterov加速梯度下降。
ProjGradDescent.m：投影梯度下降。
LipschitzEstimation.m：
Lipschitz常数估计函数。
LogisticRegression.m：
Logistic回归目标函数。
DualSVM.m：对偶软SVM目标函数。
说明：简单易用。
将所有代码下载到目录中并运行main.m，这将生成一个如下所述的示例。
要单独使用功能，请查看功能说明。
例子：
在此示例中，我们考虑带有二进制标签的逻辑回归问题。
为了校准样本，我们通过梯度下降
2021-10-28 17:51:32
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Python编写，模拟线性回归模型训练，通过采样数据、计算误差、计算梯度、梯度更新等步骤实现线性回归模型训练。
2021-10-12 14:16:39
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采用Matlab实现梯度下降各种优化算法，进行函数逼近，优化算法包括冲量法、NAG、Aagrad、RMSProp、Adam算法。可以通过该实验进行各种算法的比较，可以自行调整参数查看实验效果。
2021-10-04 17:25:56
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