线性回归模型可以使用两种方法進行训练:
② 正态方程(封闭形式解):
其中 X 是一个矩阵其形式为,包含所有训练样本的维度信息而正态方程需要计算的转置。这个操作嘚计算复杂度介于)和之间而这取决于所选择的实现方法。因此如果训练集中数据的特征数量很大,那么使用正态方程训练的过程将變得非常缓慢
(一)用梯度下降法训练
1.用0 (或小的随机值)来初始化权重向量和偏置量
2.计算输入的特征与权重值的线性组合,这可以通过矢量化和矢量传播来对所有训练样本进行处理:
其中 X 是所有训练样本的维度矩阵其形式为;· 表示点积。
3.用均方误差计算训练集上的损失:
4.对每个参数计算其对损失函数的偏导数:
所有偏导数的梯度计算如下:
5.更新权重向量和偏置量:
'train_test_split将矩阵随机划分为训练子集和测试子集,并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集标签' '数据集打出来看一下' '用梯度下降方法训练'
'train_test_split将矩阵随机划分为训练子集和测试子集并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集标签' '数据集打出来看一下'
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