-
Batch线性回归中的代价函数和偏导数
在机器学习中，线性回归是一个常见的算法，用于建模和预测数据。在线性回归中，我们通常使用代价函数来衡量模型的拟合程度，并通过调整模型参数来使代价函数最小化。本文将深入探讨为什么在Batch线性回归中要分别求代价函数等于0和等于1时的截距和斜率，并解释这一过程的意义。 代价函数和线性回归 在线性回归中，我们通常使用代价函数（也称为损失函数或误差函数）来衡量模型的性能。代价函数的目标是衡量模型的预测值与…- 70
- 0
-
DTH优惠劵使用时效：无法使用使用时效：
之前
使用时效：永久有效优惠劵ID：×