标签: 线性回归

所有带有标签 "线性回归" 的文章。

• 机器学习速成·线性回归(4/4)：超参数——学习速率、批次大小与周期

  2026-09-08

  参考 Google 机器学习速成课程（Hyperparameters 模块），详解三个核心超参数：学习速率、批次大小、周期，以及超参数与参数的区分，如何调节让模型更快收敛

• 机器学习速成·线性回归(3/4)：梯度下降——如何找到最优的权重和偏差

  2026-09-08

  参考 Google 机器学习速成课程（Gradient Descent 模块），详解梯度下降的迭代步骤、具体数值算例、损失曲线与收敛，以及凸函数保证找到全局最优的原理

• 机器学习速成·线性回归(2/4)：线性回归的损失函数——从距离到 MSE / MAE 的选择

  2026-09-08

  参考 Google 机器学习速成课程（Loss 模块），详解损失的概念、损失距离、L1/L2、MAE/MSE/RMSE 五种损失类型与公式，以及如何根据离群值选择合适的损失函数

• 机器学习速成·线性回归(1/4)：线性回归——从方程、参数到多特征模型

  2026-09-08

  参考 Google 机器学习速成课程（Linear Regression 模块），详解线性回归方程、偏差（bias）与权重（weight）参数、多特征模型，以及训练期间哪些参数会被更新