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負(fù)責(zé)人:郝林倩01目錄使用mahout完成銷售類型的回歸分析實驗2:使用mahout完成銷售類型的回歸分析1使用mahout完成銷售類型的回歸分析通俗來說,梯度就是表示某一函數(shù)在該點處的方向?qū)?shù)沿著該方向取得較大值,即函數(shù)在當(dāng)前位置的導(dǎo)數(shù)。梯度的定義如下:梯度:使用mahout完成銷售類型的回歸分析梯度的提出只為回答一個問題:函數(shù)在變量空間的某一點處,沿著哪一個方向有最大的變化率?梯度定義如下:函數(shù)在某一點的梯度是這樣一個向量,它的方向與取得最大方向?qū)?shù)的方向一致,而它的模為方向?qū)?shù)的最大值。這里注意三點:1)梯度是一個向量,即有方向有大小;2)梯度的方向是最大方向?qū)?shù)的方向;3)梯度的值是最大方向?qū)?shù)的值。梯度即函數(shù)在某一點最大的方向?qū)?shù),函數(shù)沿梯度方向函數(shù)有最大的變化率。使用mahout完成銷售類型的回歸分析梯度下降是迭代法的一種,可以用于求解最小二乘問題(線性和非線性都可以)。在求解機器學(xué)習(xí)算法的模型參數(shù),即無約束優(yōu)化問題時,梯度下降(GradientDescent)是最常采用的方法之一,另一種常用的方法是最小二乘法。在求解損失函數(shù)的最小值時,可以通過梯度下降法來一步步的迭代求解,得到最小化的損失函數(shù)和模型參數(shù)值。反過來,如果我們需要求解損失函數(shù)的最大值,這時就需要用梯度上升法來迭代了。在機器學(xué)習(xí)中,基于基本的梯度下降法發(fā)展了兩種梯度下降方法,分別為隨機梯度下降法和批量梯度下降法。梯度下降法:使用mahout完成銷售類型的回歸分析1.程序代碼:在新創(chuàng)建的
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