梯度下降法实现多元线性回归Delivery.rar

用变量的观测数据拟合所关注的变量和影响其变化的变量之间的线性关系式

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多元线性回归

梯度下降算法是一个很基本的算法,在机器学习和优化中有着非常重要的作用,下面这篇文章主要给大家介绍了关于利用Python实现梯度下降法的相关资料,对大家具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起看看

深入浅出--梯度下降法及其实现Good

使用R语言对数据分析主成分分析实现多元线性回归。包括源数据和代码。

java实现的一元线性回归、多元线性回归采用最小二乘法

R语言如何实现多元线性回归

内部包含牛顿法、梯度下降法、pca分解 、pca+svd分解算法的MATLAB代码,这些代码都是用于理解这些算法的基础代码,作为机器学习入门代码非常实用

人工智能与机器学习-梯度下降法 一、梯度下降法概述 梯度下降法(Gradient descent)是一个一阶最优化算法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对应梯度(或者是近