(2)李宏毅深度学习简介----回归
2021/7/14 6:06:22
本文主要是介绍(2)李宏毅深度学习简介----回归,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
一、回归定义
找到一个函数,通过输入特征x,输出一个数值结果。
二、模型步骤
-
(what)模型假设,选择模型框架(线性模型)
-
(why)模型评估,如何判断众多模型(不同参数)的优劣(损失函数)
-
(how)模型优化,如何筛选最优的模型(梯度下降)
三、回归模型
1、线性回归:
- 一元线性回归
- 多元线性回归
- lasso回归
- 岭回归
- 弹性网络
2、非线性回归:
- 多项式回归
- 逐步回归
- 支持向量回归
- KNN回归
四、几个重要知识点
(之后会作为重点看)
梯度下降
损失函数
过拟合
正则化
五、一元线性回归
六、回归实战
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