损失函数 总损失定义为： yi为第i个训练样本的真实值 h(xi)为第i个训练样本特征值组合预测函数 又称最小二乘法 正规方程 理解：X为特征值矩阵，y为目标值矩阵。直接求到最好的结果 缺点：当特征过多过复杂时，求解速度太慢并且得不到结果 其中y是真实值矩阵，X是特征值矩阵，w是权重矩阵 对其求解关 ...
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2021-01-25 11:38:16
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回顾梯度下降和正规方程：https://www.cnblogs.com/ssyfj/p/12788147.html 一：正规方程解法 （一）加载数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def loadDataSet(filename ...
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2020-07-10 00:42:42
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线性回归知识(参考链接) 正规方程推导过程 代码实现 matlab x(1:10,1) = [-0.5,-0.45,-0.35,-0.35,-0.1,0,0.2,0.25,0.3,0.5]; x(1:10,2) = 1; y = [-0.2,0.1,-1.25,-1.2,0,0.5,-0.1,0.2 ...
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2020-06-06 23:18:23
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文章迁移说明：此文已由lightinglei于2019-02-18发布，是本人的另外一个账号，现同步迁移至本账号 一、正规方程、梯度下降原理介绍 正规方程： 先了解下线性模型，假设我们依据消费者的年龄、性别、职业3个特征来判断是否会进行购物消费，令x1代表年龄、x2代表性别、x3代表职业，则我们可以 ...
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2020-06-06 12:42:42
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利用机器学习的基本方法——线性回归方法，来学习一阶RC电路的阶跃响应，从而得到RC电路的结构特征——时间常数τ（即R*C）。回答无疑是肯定的，但问题是怎样通过最小二乘法、正规方程，以更多的采样点数来降低信号采集噪声对τ估计值的影响。另外，由于最近在捣鼓Jupyter和numpy这些东西，正好尝试不用... ...
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2019-12-19 13:26:25
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线性回归的定义 利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式 线性回归的分类 线性关系 非线性关系 损失函数 最小二乘法 线性回归优化方法 正规方程 梯度下降法 正规方程 -- 一蹴而就 利用矩阵的逆,转置进行一步求解 只是适合样本和特征比较少的情 ...
系列博客，原文在笔者所维护的github上：https://aka.ms/beginnerAI， 点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力。 5.1 正规方程解法 英文名是 Normal Equations。 对于线性回归问题，除了前面提到的最小二乘法可以解决一元线性回归的问题外，也可以解决多元线 ...
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2019-12-12 13:11:57
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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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本文采用 正规方程 、 梯度下降 、 带有正则化的岭回归 三种方法对BOSTON房价数据集进行分析预测，比较三种方法之间的差异 正规方程求解方式回归系数 [[ 0.10843933 0.13470414 0.00828142 0.08736748 0.2274728 0.25791114 0.018 ...
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2019-11-27 23:11:20
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我们从上一篇博客中知道了关于单变量线性回归的相关问题，例如：什么是回归，什么是代价函数，什么是梯度下降法。 本节我们讲一下多变量线性回归。依然拿房价来举例，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为(x0 ,x1 ,...,xn )。 增添更多特征 ...
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2019-11-26 22:43:03
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