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梯度下降法-线性拟合
梯度下降法-线性拟合
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梯度下降法
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支持多路拟合 代码浅显易懂 当然要在理解梯度下降法的前提下
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Gradient Descent for Linear Curve Fitting:梯度下降法计算拟合数据的最佳线性曲线。-matlab开发
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数据 X 和 Y 应该是列向量。 需要运行文件 Gradient_Descent 以获得最佳参数和相关图。 用户需要在提供的空间中输入 X 和 Y 的值。 为了使程序顺利运行,所有文件都必须位于同一文件夹中。 函数文件 grad_desc 计算最佳参数值。
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LinearRegression 线性回归 梯度下降算法 使用VS环境,也可自己使用其它IDE
梯度下降算法
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梯度下降的matlab算法,用于求极值,逼近分布等
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斯坦福大学机器学习公开课第二课监督学习的应用梯度下降法的程序练习
基于梯度下降的傅里叶级数拟合
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使用傅里叶级数对曲线进行拟合,使用批梯度法计算前面的系数、
简单的梯度下降C++实现
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梯度下降C++的简单实现,没有做优化,包含源码,可执行程序以及测试集、训练集和结果。
梯度下降法实现多项式回归job.rar
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该文件是配合梯度下降法实现多项式回归,在使用时需要放在代码的同一目录下
吴恩达梯度下降算法总结
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自己学习吴恩达机器学习的总结,主要是关于梯度下降算法的一些推导与介绍,以及解释了,吴恩达课中没有解释推导的内容。
C++实现线性回归
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c++实现线性回归问题,实现房价的预测,VIM+GNU+Linux+MAKE+GDB
线性回归c++实现
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线性回归模型的小demo,利用梯度下降法进行模型训练,在一个toy set上进行了验证。
梯度下降法实现线性回归
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使用梯度下降法实现线性回归,使用的为matlab代码实现,最后生成3维gif动态演示图,演示损失函数随训练次数增加时的运行结果。代码中每个步骤都有详细注释。
梯度下降法与线性模型讲解
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以梯度下降思想实现数据点拟合
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通过构建损失函数,采用梯度下降的思想实现对数据点的拟合,可通过改变损失函数的次数将直线拟合推广到高次函数拟合 欢迎批评指正!
LinearRegression:梯度下降的线性回归
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梯度下降拟合算法例程
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机器学习-03. 梯度下降和过拟合和归一化(下)
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基于梯度下降法的线性回归模型预测房价
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基于梯度下降法的线性回归模型预测房价,进行多元线性回归,其中包括一套关于房价预测的数据和基于numpy和pandas基础库的源代码
线性回归(最小二乘法和梯度下降法实现)
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这是机器学习中最常见的模型--线性回归的python实现,其中包含了最小二乘法和梯度下降法两种拟合算法
梯度下降法C语言源程序
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梯度下降法C语言源程序。主要实现多项式的梯度下降迭代算法。
梯度下降法VS2008_C++
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梯度下降法完整的VS2008代码。博客地址:http://blog.csdn.net/q1007729991/article/details/40382071
C++最小二乘法拟合直线
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C++最小二乘法拟合直线,根据数据直接计算直线的斜率、截距和相似度,即拟合的好坏。
机器学习-数据挖掘-梯度下降算法C++实现
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利用梯度下降算法,进行机器学习.利用C++实现下降算法.
机器学习_梯度下降算法实现
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如题,机器学习_梯度下降算法实现。 包括测试数据。
最速下降迭代法Matlab程序
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最速下降迭代法又叫梯度下降迭代法,是从一已知点出发,依照某种规则,求出相继点,取代原先的点,然后重复以上过程,得到点序列,以使其趋于最优解的迭代方法
梯度下降法实现线性回归.zip
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梯度下降法实现线性回归.zip
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线性回归中梯度下降法是最常用的方法,附件中包含数据和程序,简单易懂。
线性回归与梯度下降法
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机器学习中的线性规划与梯度下降算法的学习笔记
梯度下降实现多元线性回归
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梯度下降算法处理曲线拟合问题,线性 ,单极点,多极点数据均有良好的表现
线性回归与梯度下降
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线性回归是回归问题中的一种,线性回归假设目标值与特征之间线性相关,即满足一个多元一次方程。使用最小二乘法构建损失函数,用梯度下降来求解损失函数最小时的θ值。
最小二乘法+梯度下降法matlab代码(已详细注释)
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