另外一种线性回归，它是利用矩阵求导的方式来实现梯度下降算法一样的效果。1. 矩阵的求导首先定义表示m×n的矩阵，那么对该矩阵进行求导可以用下式表示，可以看出求导后的矩阵仍然为m×n这里要用到矩阵迹的特性，trace. 对于一个n阶的方阵（n×n）,它的迹(tr)为对角线元素之和：1. 对于一个实数，... ...
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2019-11-29 15:44:48
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定义：任意$A=A_{m \times n}$，方程$AX=b$可产生新方程$A^HAX=A^Hb$，叫$AX=b$的正规方程。 引理：正规方程组$A^HAX=A^Hb$一定有解（相容），且有特解$X_0=A^+b$(使$A^HAX=A^Hb$) 证明： \[{A^H}A{X_0} = {A^H}A ...
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2019-01-07 10:32:20
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对于一个线性回归问题有 为了使得预测值h更加接近实际值y，定义 J越小，预测更加可信，可以通过对梯度的迭代来逼近极值 批梯度下降（batch gradient descent）（the entire training set before taking a single step） 随机梯度下降（s ...
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2017-09-22 22:42:10
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前面我们通过Gradient Descent的方法进行了线性回归，但是梯度下降有如下特点： (1)需要预先选定Learning rate； (2)需要多次iteration； (3)需要Feature Scaling； 因此可能会比较麻烦，这里介绍一种适用于Feature数量较少时使用的方法：Nor ...
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2017-05-08 23:12:11
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先是几个英文： linear regression线性回归 gradient descent梯度下降 normal equations正规方程组 notation符号： m denote（指示） the number of training examples x denote the input v ...
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2017-05-08 21:00:48
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线性回归梯度下降、随机梯度下降与正规方程组的python实现 ...
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2016-07-03 23:08:21
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本课内容： 1、线性回归 2、梯度下降 3、正规方程组 监督学习：告诉算法每个样本的正确答案，学习后的算法对新的输入也能输入正确的答案 1、线性回归 问题引入：假设有一房屋销售的数据如下： 引入通用符号： m =训练样本数 x =输入变量（特征） y =输出变量（目标变量） (x,y)—一个样本 i ...
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2016-04-21 01:16:14
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几个常见问题： 1、为什么损失函数采用最小二乘法，而不是绝对值形式，也不采用最小三乘法？关于这个问题的答案，后面的课程会给出，主要是从最大似然函数角度给出的合理化解释，如果你追问，最大似然函数就代表科...
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2015-10-09 20:05:28
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分类模型如下： 回归问题：学习的结果是连续的，比如房价等等
分类问题：学习的结果是非连续的，分成某几个类
梯度下降例子：
：条件：
对于输入X有n个特征值。X = {x1,x2,x3,x4,.......,xnx_1, x_2, x_3, x_4, ....... ,x_n}
一共有m组输入。X1,X2,......,XmX_1, X_2, ...... , X_m
结果：
根据给出的数据得到函数...
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2015-06-20 17:06:49
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分类模型如下： 回归问题：学习的结果是连续的，比如房价等等
分类问题：学习的结果是非连续的，分成某几个类
回归问题(Regression)例子：
：条件：
对于输入X有n个特征值。X = {x1,x2,x3,x4,.......,xnx_1, x_2, x_3, x_4, ....... ,x_n}
一共有m组输入。X1,X2,......,XmX_1, X_2, ...... , X_m
结果：...
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2015-06-19 10:40:03
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