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機器學習中的回歸算法（上）
2019-04-28
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在機器學習中有很多的算法，我們在之前給大家介紹了支持向量機算法，支持向量機算法是一個十分經典的算法，因此也備受大家喜歡。下面我們在這篇文章中給大家介紹一下回歸算法，希望這篇文章能夠幫助我們更好地理解機器學習的知識。

機器學習中有很多的方法，在大部分機器學習課程中，回歸算法都是介紹的第一個算法。其中的原因有兩個，第一就是回歸算法比較簡單，介紹它可以讓人平滑地從統計學遷移到機器學習中。第二就是回歸算法是后面若干強大算法的基石，如果不理解回歸算法，無法學習那些強大的算法?；貧w算法有兩個重要的子類：即線性回歸和邏輯回歸。線性回歸就是我們常見的直線函數。如何擬合出一條直線最佳匹配我所有的數據？對于這個問題的解決方法我們一般使用“最小二乘法”來求解?！?a href='/map/zuixiaoercheng/' style='color:#000;font-size:inherit;'>最小二乘法”的思想是這樣的，假設我們擬合出的直線代表數據的真實值，而觀測到的數據代表擁有誤差的值。為了盡可能減小誤差的影響，需要求解一條直線使所有誤差的平方和最小。最小二乘法將最優問題轉化為求函數極值問題。函數極值在數學上我們一般會采用求導數為0的方法。但這種做法并不適合計算機，可能求解不出來，也可能計算量太大。這種做法的局限性很大，所以我們還是需要考慮從別的方向入手。

可能大家不知道的是，計算機科學界專門有一個學科叫“數值計算”，專門用來提升計算機進行各類計算時的準確性和效率問題。我們就舉一個例子，比如著名的“梯度下降”以及“牛頓法”就是數值計算中的經典算法，也非常適合來處理求解函數極值的問題。梯度下降法是解決回歸模型中最簡單且有效的方法之一。從嚴格意義上來說，由于機器學習中的神經網絡算法和推薦算法中都有線性回歸的因子，因此梯度下降法在后面的算法實現中也有應用。

我們在這篇文章中給大家介紹了機器學習中回歸算法知識的一部分，由于篇幅原因我們就給大家介紹到這里了，在后面的文章中我們會繼續為大家介紹回歸算法的其他部分知識。


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機器學習 最小二乘 線性回歸 支持向量機 神經網絡 邏輯回歸

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