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机器学习 第三讲:从矩阵和概率的角度推导最小均方误差函数下载
1努力加油1
2019-03-05 06:55:45
机器学习的讲义,主要介绍利用矩阵和最大似然估计推导最小均方误差函数。
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/shinian1987/8423661?utm_source=bbsseo
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机器学习的讲义,主要介绍利用矩阵和最大似然估计推导最小均方误差函数。 相关下载链接://download.csdn.net/download/shinian1987/8423661?utm_source=bbsseo
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机器学习
第三
讲
:从
矩阵
和
概率
的
角度
推导
最小
均方误差
函数
机器学习
的
讲
义,主要介绍利用
矩阵
和最大似然估计
推导
最小
均方误差
函数
。
机器学习
的数学基础(5):
最小
均方误差
的回归问题
本文详细的介绍了如何利用线性代数的知识建模并解决一个以
均方误差
为损失
函数
的回归问题
线性回归
均方误差
(MSE)的
推导
刚开始学习
机器学习
的时候就接触了
均方误差
(MSE,Mean Squared Error),当时就有疑惑,这个式子是怎么
推导
的,但是因为懒没有深究。今天看到了唐宇迪老师的
机器学习
课程,终于理解他是怎么
推导
的了。 问题描述 ...
机器学习
算法系列(一):线性回归 (损失
函数
(
均方误差
角度
,
概率
分布
角度
) 正规方程法 梯度下降法求解线性回归)
线性回归损失
函数
推导
(
均方误差
角度
,
概率
分布
角度
) 正规方程法 梯度下降法求解线性回归 从
均方误差
的
角度
推导
线性回归的损失
函数
线性回归是一种最基本的
机器学习
算法。基本形式为: y^=θ0x0+θ1x1+θ2x2+θ3x3+...
机器学习
---
均方误差
损失(Mean Squared Error, MSE) -->[附代码]
文章目录一、简介二、数学
推导
2.1 导数计算首先求解 bbb:然后求解 www:三、代码实现3.1 python 代码实现3.2 torch 代码实现参考资料 一、简介 欧氏距离损失经常用在线性回归问题(求解的是连续问题)。 回归问题...
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