问题描述:m examples : (x(1),y(1)), (x(2),y(2)),..., (x(m),y(m)) and n features; 计算方法:θ = (XTX)-1XTy; 计 ...
正规方程 Normal Equation 前几篇博客介绍了一些梯度下降的有用技巧,特征缩放 详见http: blog.csdn.net u article details 和学习率 详见http: blog.csdn.net u article details 。在线性回归中。为了求得參数 Ctheta alt 的最优值,一般採用梯度下降和本文将要介绍的正规方程 normal equation ...
2017-08-03 16:38 0 3042 推荐指数:
问题描述:m examples : (x(1),y(1)), (x(2),y(2)),..., (x(m),y(m)) and n features; 计算方法:θ = (XTX)-1XTy; 计 ...
(整理自AndrewNG的课件,转载请注明。整理者:华科小涛@http://www.cnblogs.com/hust-ghtao/) 在上篇博客中,我们提出了线性回归的概念,给出了一种使代价函数最小的方法:梯度下降法。在本篇博客中,我们给出另一种方法:正规方程。 是关于的函数 ...
Solve a given equation and return the value of x in the form of string "x=#value". The equation contains only '+', '-' operation, the variable ...
【转载请注明出处】http://www.cnblogs.com/mashiqi 2018/08/08 eikonal equation如下:$$|\nabla_x \tau (x)| = n(x).$$ 定义Hamiltonian:$H(p,x) = \tfrac 1 2 n ...
当我们在求解梯度下降算法的时候,经常会用到正规方程来求解w的值,这个时候就用到正规方程来求解是最快的方法,但是正规方程又是怎么来的呢?我们来看看:首先我们设我们的损失函数为 MSE train,那么这个时候我们只需要对其求解偏导就好了,于是我们有∇ w MSE train = 0 。具体推导过程 ...
引言: Normal Equation 是最基础的最小二乘方法。在Andrew Ng的课程中给出了矩阵推到形式,本文将重点提供几种推导方式以便于全方位帮助Machine Learning用户学习。 Notations: RSS(Residual Sum Squared error ...
梯度下降与正规方程的比较: 梯度下降:需要选择学习率α,需要多次迭代,当特征数量n大时也能较好适用,适用于各种类型的模型 正规方程:不需要选择学习率α,一次计算得出,需要计算,如果特征数量n较大则运算代价大,因为矩阵逆的计算时间复杂度为,通常来说当小于10000 时还是可以接受的,只适用于线性 ...
为了求得参数θ,也可以不用迭代的方法(比如梯度下降法对同一批数据一直迭代),可以采用标准方程法一次性就算出了θ,而且还不用feature scaling(如果feature不多的话,比如一万以下,用这种方法最好)。 标准方程法介绍: (1) 这里面,X的第一列是人为添加的,为了方便运算 ...