FAFU机器学习 03-2inearegression中文.pptxVIP

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机器学习基础回归;回归;简单线性回归;;;;;评估模型的适应度;成本函数;;求解简单线性回归的最小二乘法;;;评估模型;;;多元线性回归;Multiple linear regression;Multiple linear regression;;;;sklearn.linear_model.LinearRegression;Polynomial regression;;;;;;Regularization;?;;?;应用线性回归;UCI机器学习库的葡萄酒数据集测量了1599种不同红酒的11种物理化学属性,包括pH值和酒精含量。每一种葡萄酒的质量都是由人类评委打分的。分数从0分到10分;0分是最差的质量,10分是最好的质量。数据集可从/ml/datasets/Wine。我们将把这个问题作为一个回归任务来处理,并将葡萄酒的质量回归到一个或多个物理化学属性上。此问题中的响应变量只接受0到10之间的整数值;我们可以将这些值视为离散值,并将问题作为一个多类分类任务来处理。然而,在本章中,我们将把响应变量视为一个连续值。;;;;;;;;;Fitting models with gradient descent;Gradient descent;;;Types of?Gradient descent;Stochastic Gradient Descent;Stochastic Gradient Descent;Stochastic Gradient Descent;Batch Gradient Descent;Batch Gradient Descent;Batch Gradient Descent;Mini-Batch Gradient Descent;Mini-Batch Gradient Descent;Mini-Batch Gradient Descent;;;;;Summary

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