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 ...

转：https://www.cnblogs.com/softlin/p/5965939.html 上篇文章中介绍了单变量线性回归，为什么说时单变量呢，因为它只有单个特征，其实在很多场景中只有单各特征 ...

程序运行结果如下 ...

目录 SVD专题2 线性映射的奇异值分解——矩阵形式的推导 前言 Preface 预备知识 Prerequisite 2.1 秩-零定理 Rank-Nullity Theorem 2.2 最核心的四个子空间 本节 ...

目录 矩阵形式的线性回归模型 模型设定与最小二乘估计 基本假定 统计性质 统计推断 矩阵形式的线性回归模型 模型设定与最小二乘估计 利用矩阵形式推导多元线性回归模型的解，其思想主要来源于线性方程组和矩阵形式的相互 ...

在进行空间统计实验过程中，经常涉及到空间权重矩阵的处理，有时候需要将ArcGIS生成的swm格式的权重矩阵转换为形如“0 1”的方阵格式。这里将我的办法整理出来。 1.用如下工具箱生成swm格式的权重矩阵 2.将swm格式的权重矩阵转换为dbf属性表 3.用excel打开 ...

我们知道，OpenCV2的矩阵形式是Mat，那么Mat矩阵的初始化怎么自定义呢 ？由于比较简单，文字部分我就不多加说明了，见代码，有下面几种： 结果如下： ...

目录 SVD专题1 算子的奇异值分解——矩阵形式的推导 前言 Preface 几点说明 预备知识 Prerequisite 1.1 极分解 Polar Decomposition 1.2 等距同构 Unitary ...