如果XTX不可逆：常见的原因可能是： 1.冗余特征，其中两个特征是非常密切相关的（即它们是线性相关的）。 2.太多的变量（例如M≤N）。在这种情况下，删除某些特性或使用“正则化”（后面的课中将对此进行解释）。 解决上述问题的方法包括删除一个与另一个线性相关的特性，或者在有太多特性时删除一个或多个特性 ...
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2017-07-23 18:04:55
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梯度下降提供了一种最小化J的方法。让我们讨论第二种方法，这一次显式地执行最小化，而不用迭代算法。在“方程”的方法，我们将最大限度地减少J通过明确其衍生物相对于θJ的，并使其为零。这使我们能够在没有迭代的情况下找到最佳θ。下面给出正规方程公式。 正规方程不需要进行特征缩放。 下面是梯度下降和正规方程的 ...
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2017-07-23 15:17:45
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对于某些线性回归问题，正规方程方法可能更加简单高效。 正规方程推导过程如下： 梯度下降法和正规方程的比较： 总结： 只要特征数量并不是特别大，对于线性回归问题正规方程是一个比梯度下降算法更快的替代算法。但是当特征数量非常多的时候或者模型更复杂的时候（比如logistic regression等），正 ...
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2017-07-14 23:07:02
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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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4.1 多维特征 4.2 多变量梯度下降 4.3 梯度下降法实践 1-特征缩放 4.4 梯度下降法实践 2-学习率 4.5 特征和多项式回归 4.6 正规方程 4.7 正规方程及不可逆性（可选） 4.1 多维特征 目前为止，探讨了单变量/特征的回归模型，现在对房价模型增加更多的特征 增添更多特征后， ...
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2017-05-04 20:17:03
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一、单变量线性回归： 1.数据集可视化 2.求解模型参数 对于线性回归模型，有两种方法可以求解模型参数。 1） 梯度下降法 将代价函数代入展开： Matlab代码实现： 2） 正规方程 Matlab代码实现： 关于正规方程的推导： 3）梯度下降法和正规方程比较 由控制台输出模型参数和回归直线可知，两 ...
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2016-11-29 06:42:11
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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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