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梯度法基本思想图解集成学习中的梯度提升思想

长河网 • 2019-01-21 17:34:39 • 电竞 • 阅读 10
简介机器学习（ML）中的一个关键步骤是选择适合数据的最佳算法，根据数据中的一些统计数据和可视化信息，机器学习工程师将选择最佳算法。假设数据如下图所示，现在将其应用于回归示例：对数据进行可视化，如下图示所示，似乎线性回归模型对其比较合适：将根
简介机器学习（ML）中的一个关键步骤是选择适合数据的最佳算法，根据数据中的一些统计数据和可视化信息，机器学习工程师将选择最佳算法。假设数据如下图所示，现在将其应用于回归示例：对数据进行可视化，如下图示所示，似乎线性回归模型对其比较合适：将根据线性等式制定仅具有一个输入x和一个输出y的回归模型：y=ax+b其中a和b是上述等式的两个参数。由于我们不知道适合数据的最佳参数，因此可以从初始化取值开始。可以将a设置为1.0，将b设置为0.0，并可视化等式，如下图所示：从图中可以看到，似乎该模型不能基于参数初始化取值来拟合数据。

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