目录
- 当模型为一元一次函数，即Loss目标函数为二元二次函数时
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- 当二次型的系数矩阵为正定时
- 当二次型的系数矩阵为负定时
- 当二次型的系数矩阵为不定时
- 逐样本梯度下降的实现
- 当模型为二元一次函数，即Loss目标函数为三元二次函数
- 当模型为 n 元一次函数，即Loss目标函数为 (n+1) 元二次函数时
- 当模型为 n 元 n 次函数，即Loss目标函数为 (n+1) 元 2n 次函数时
- 解决多元多次模型过拟合的一些常用方法
- 总结
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- 补充说明
回归问题：采用SSE作目标函数去拟合一元一次、二元一次、n 元一次、n 元 n 次函数来构造损失函数，并可做梯度下降得到局部最优解（即普通最小二乘法 OLS）
回归问题：采用SSE作目标函数去拟合一元一次、二元一次、n 元一次、n 元 n 次函数来构造损失函数，并可做梯度下降得到局部最优解（即普通最小二乘法 OLS）目录 当模型为一元一次函数 即 Loss 目标函数为二元二次函数时 当二次型的系数矩阵为正定时 当二次型的系数矩阵为负定时 当二次型的系数矩阵为不定时 逐样本梯度下降的实现 当模型为二元一次函数 即 Loss 目标函数为三元二次函数 当模型为 n 元一次函数 即 Loss 目标函数为 n 1 元二次函数时 当模型为 n 元 n
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