机器学习-预测-线性系统的预测（最小二乘法、正规方程式实现）
机器学习-预测-线性系统的预测 现在预测学的核心概念：回归。从数学的角度，为事物（系统）的预测提供现代的技术方法。 回归与现代预测学 统计学上最初回归的含义由高尔顿（达尔文的表弟）通过研究父母身高与孩子身高得出。 矮个父母所生的儿子往往会比其父母更高，高个父母所生儿子的身高却回降到 ...
原文：机器学习中的矩阵方法01：线性系统和最小二乘
说明：Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 读书笔记 非常 nice 矩阵在线计算器，网址：http: www.bluebit.gr matrix calculator . . LU Decomposition 假设现在要解一个线性系统： Ax b， 其中 A 是 n n 非奇异方阵，对于任意的向量 b 来说，都存在一个唯一的 ...
2013-07-21 23:30 1 4286 推荐指数：
相关推荐
[机器学习]单变量线性回归（最小二乘法）
单变量线性回归 在这个文档中将会介绍单变量线性回归模型的建立和公式推倒，通过实例的代码实现算法来加深理解 一.模型推导 1-1 线性回归模型 设定样本描述为 \[x=(x_1;x_2;...;x_d) \] 预测函数为 \[f(\boldsymbol x ...
机器学习系列——线性回归（一）最小二乘估计
实数，因此 YTXw =wTXTY 则权重矩阵 w 的最小二乘估计值为： ...
机器学习：Python中如何使用最小二乘法
之所以说”使用”而不是”实现”，是因为python的相关类库已经帮我们实现了具体算法，而我们只要学会使用就可以了。随着对技术的逐渐掌握及积累，当类库中的算法已经无法满足自身需求的时候，我们也可以尝试通过自己的方式实现各种算法。 言归正传，什么是”最小二 ...
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）
在之前的文章《机器学习---线性回归（Machine Learning Linear Regression）》中说到，使用最小二乘回归模型需要满足一些假设条件。但是这些假设条件却往往是人们容易忽略的地方。如果不考虑模型的适用情况，就只会得到错误的模型。下面来看一下，使用最小二乘回归模型需要满足 ...
【转】机器学习中的线性代数之矩阵求导
今天推导公式，发现居然有对矩阵的求导，狂汗--完全不会。不过还好网上有人总结了。吼吼，赶紧搬过来收藏备份。 基本公式：Y = A * X --> DY/DX = A'Y = X * A --> DY/DX = AY = A' * X * B --> DY/DX = A * B ...
Spark机器学习(10)：ALS交替最小二乘算法
1. Alternating Least Square ALS(Alternating Least Square)，交替最小二乘法。在机器学习中，特指使用最小二乘法的一种协同推荐算法。如下图所示，u表示用户，v表示商品，用户给商品打分，但是并不是每一个用户都会给每一种商品打分。比如用户u6 ...
机器学习之最小二乘法
最小二乘法是机器学习中的基础知识点，一致对最小二乘法的理解不够深入，今天就花点时间来深入理解和探讨一下最小二乘法 最小二乘法，又称最小平方法，基本公式通俗来讲，二者先取个差值，在来个平方，最后搞一个和号上去，这就是最小二乘问题的思想，下面介绍下 最小二乘法 我们以最简单的一元线性模型 ...