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梯度下降的公式对吧,其实就是对原始梯度下降公式求偏导以后的梯度下降公式,然后
使用所有样本进行梯度下降得来的,可以看到* 1/n 其实就是求了一个平均数对吧.所有样本的平均数. 然后我们看,我们这里* 1/n那么…
然后我们先来看BGD批量梯度下降,可以看到这里,其实这个公式来源于
梯度下降的公式对吧,其实就是对原始梯度下降公式求偏导以后的梯度下降公式,然后
使用所有样本进行梯度下降得来的,可以看到* 1/n 其实就是求了一个平均数对吧.所有样本的平均数. 然后我们看,我们这里* 1/n那么前面还有一个eta ,对吧,那么这个1/n是个常量对吧,我们下面
就和eta进行了合并,可以看到,这里的eta * 1/n进行合并以后,就只剩一个eta了,然后
我们再去看,因为是连加的,可以看到有个算术和Ei =1 到n对吧,然后
换成矩阵的写法就简洁多了,可以看到是seta n+1 = seta n - ..
然后这里的seta要注意值得是seta1,seta2...setaj对吧,然后
后面的XT转置,其实就是上面xi -yi 和xi的相乘的,矩阵写法,具体这块,要想详细了解,必须要去
学习矩阵了 那块的数学知识了,我们先知道公式,知道结果就可以了,后面有时间再去学吧,要学的东西太多了. 可以看到这里的使用了一个偏置项,那么这个偏置项其实就是截距,b 对吧 b=w0*1
其实就是让x0 =1了对吧,跟之前我们给所有的数据,后面添加了一列1一样
然后,
