多项式回归 梯度下降
时间: 2023-08-30 16:10:02 浏览: 54
多项式回归可以使用梯度下降来进行参数估计。梯度下降是一种迭代法,用于求解最小二乘问题,适用于线性和非线性的情况。在机器学习中,梯度下降是最常用的方法之一,用于求解模型参数的最小化问题。对于多项式回归,它是一种线性回归形式,其中自变量x和因变量y之间的关系被建模为n次多项式。多项式回归可以拟合x的值与y的相应条件均值之间的非线性关系。通过使用梯度下降法,我们可以一步步地迭代求解,得到最小化的损失函数和模型参数值。在梯度下降法中,还有两种常用的方法,分别是随机梯度下降法和批量梯度下降法。随机梯度下降法在每次迭代中只使用其中一个样本来更新参数,而批量梯度下降法则使用所有样本来更新参数。因此,多项式回归可以通过梯度下降来进行参数估计。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [多项式回归——梯度下降](https://blog.csdn.net/m0_47970623/article/details/124531020)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Python多项式回归的实现方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38614952/14001520)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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