第一页纸定义了损失函数的样子, theta, X 和 y 的 shape, 以及最终的损失函数向量表现形式．
第二页纸抄上了几个要用到的矩阵求导公式，以及推导过程和结果．
要说明的是：推导结果与theta, X 和 y 的 shape有直接关系．也就是说可能和某教材，某大牛教学视频的结论外貌上不一致，但实质完全相同．
线性回归(Linear Regression)均方误差损失函数最小化时关于参数theta的解析解的推导(手写)
免责声明！
本站转载的文章为个人学习借鉴使用，本站对版权不负任何法律责任。如果侵犯了您的隐私权益，请联系本站邮箱yoyou2525@163.com删除。
猜您在找
线性回归 Linear Regression
Matlab实现线性回归和逻辑回归: Linear Regression & Logistic Regression
Python - 线性回归（Linear Regression) 的 Python 实现
通俗理解线性回归(Linear Regression)
Python 线性回归（Linear Regression) 基本理解
Linear Regression(线性回归)（一）—LMS algorithm
机器学习---最小二乘线性回归模型的5个基本假设（Machine Learning Least Squares Linear Regression Assumptions）
逻辑回归损失函数推导
机器学习七--回归--多元线性回归Multiple Linear Regression
贝叶斯线性回归（Bayesian Linear Regression）