本作业计划利用机器学习多元回归模型对伦敦地区2018年和2019年共享单车在不同季节和环境下的使用次数进行分析，尝试寻找出影响单车使用情况的因素。数据项如下，数据量共包含730条记录。
本作业计划利用机器学习多元回归模型对伦敦地区2018年和2019年共享单车在不同季节和环境下的使用次数进行分析，尝试寻找出影响单车使用情况的因素。
数据项如下，数据量共包含730条记录。
| instant |
id |
自变量 |
| atemp |
体感温度 |
自变量x1 |
| hum |
湿度 |
自变量x2 |
| windspeed |
风速 |
自变量x3 |
| cnt |
当日共享单车使用数 |
因变量y |
2 说明选用优化方法 （2分）
选择梯度下降法 ，梯度下降法是一种优化算法，用于最小化某个损失函数的值。在机器学习和深度学习等领域，梯度下降法是最常用的算法之一，因为它具有以下好处：
可以求解大规模的问题：梯度下降法可以应用于大规模数据集的问题，因为它的计算复杂度是线性的。
通用性强：梯度下降法不仅可以用于线性回归和逻辑回归等传统机器学习算法，还可以用于深度学习中的神经网络模型。
可以找到全局最优解：如果损失函数是凸函数，则梯度下降法可以找到全局最优解。
梯度下降法是迭代算法：梯度下降法是一种迭代算法，每次迭代可以得到一个更优的解，直到收敛为止。因此，它可以根据需要进行任意数量的迭代，直到达到所需的精度。
支持在线学习：梯度下降法可以使用在线学习，这意味着可以动态地添加新的数据，而不需要重新训练整个模型。
相关文章:
-
一般我们作为小白，刚开始肯定是不知道如何去绘画，但奇域中有很多交流训练营，其中有队长帮忙带小白，有大佬在群里进行分享。另外，奇域有灵感共创频道，俗话说得好，天下写作一大抄，你抄我，…
-
Al 的发展可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时的科学家们开始研究如何让机器变得智能。在接下来的几十年里，AI 得到了不断发展和完善，并涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、计…
-
-
-
数据挖掘与数据分析
1、数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是指对大规模数据进行分析，以发现其中潜在的模式、规律或关联性的过程。其目的在于从数据中提取有价值的信息，以支持决策...
[阅读全文]
-
推荐：用快速搭建可编程3D场景在为特定用例选择最佳图像注释工具时，很容易感到困惑。更重要的是，每隔几个月就有一个新的数据训练平台进入市场，并承诺提供创新功能、更快的标记或更高精度。…
版权声明：本文内容由互联网用户贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 2386932994@qq.com 举报，一经查实将立刻删除。
我要评论
发表评论