梯度下降法进行直线拟合

拟合直线梯度下降法进行直线拟合
梯度下降法可以用于直线拟合,其基本思路是通过不断地调整直线的参数来最小化预测值与真实值之间的差距(即损失函数)。
具体而言,可以定义一个代表误差的损失函数,例如均方误差,然后通过计算该函数对直线参数的梯度来确定如何更新参数以最小化损失。反复迭代此过程,直到达到一定的准确度或迭代次数的上限为止。
在直线拟合中,直线的参数可能包括截距和斜率。这些参数的初始值可以随机初始化,但在每次迭代时需要根据求解出来的梯度方向调整它们的值。

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标签:直线   参数   迭代   函数   损失
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