假设样本数为m个,特征为n个。
预测模型:
,其中,
为权重,
为特征
向量写法(默认向量为列向量):

损失函数:

损失函数的矩阵形式:

其中,
, 
或者:

对w进行求导:




令此式为零可得w:

表示是w的一个最佳估计。
注意:公式中包含
,此过程需要对矩阵求逆,因此这个方程只有在逆矩阵存在的时候可以使用。
需要可逆才能求出权重w,此时使用岭回归,在
上加一个
使得矩阵非奇异,进而对
求逆。
是一个
的单位矩阵,此时的权重为:

到此线性回归模型建立完成。
假设样本数为m个,特征为n个。
预测模型:
,其中,
为权重,
为特征
向量写法(默认向量为列向量):

损失函数:

损失函数的矩阵形式:

其中,
, 
或者:

对w进行求导:




令此式为零可得w:

表示是w的一个最佳估计。
注意:公式中包含
,此过程需要对矩阵求逆,因此这个方程只有在逆矩阵存在的时候可以使用。
需要可逆才能求出权重w,此时使用岭回归,在
上加一个
使得矩阵非奇异,进而对
求逆。
是一个
的单位矩阵,此时的权重为:

到此线性回归模型建立完成。
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