上篇的说明当 b=0 时该如何校正w的, 其实基本上大同小异,都是用相同的方式去校正w
当 b!=0 的时候公式会多个b在算距离的时候先做加减:
一样对E(w,b)作偏微分,只需要注意不要微错就好:
梯度训练公式:
多个属性的梯度下降跟单个属性差不多,虽然看起来突然复杂了一点,过程跟流程都跟上面的步骤一致。
假设有M个属性:
一样对E(w1,w2,w3,...wM,b)作偏微分:
多属性的训练公式:
同时被称为:
在回归问题时可拥有无限输出量的值,在分类问题时可以输出有限的值。
Regression: with numeric output label(s) >> an infinite number of values
Classification: with nominal output label(s) >> a finite number of values
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