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 ...

一.背景 5月9号到北大去听hulu的讲座《推荐系统和计算广告在视频行业应用》，想到能见到传说中的项亮大神，特地拿了本《推荐系统实践》求签名。讲座开始，主讲人先问了下哪些同学有机器学习的背景，我恬不知耻的毅然举手，真是惭愧。后来主讲人在讲座中提到了最小二乘法，说这个是机器学习最基础的算法 ...

　　最小二乘法(Least Squares)在计算机中是一种用来求参数/最优化的方法（线性/非线性），wikipedia有较为详细的解释：http://en.wikipedia.org/wiki/Least_squares。 　　1）问题陈述： 　　　　The objective ...

目录 最小二乘法的原理与要解决的问题 最小二乘法的代数法解法 最小二乘法的矩阵法解法 最小二乘法的局限性和适用场景 常见问题 最小二乘法是用来做函数拟合或者求函数极值的方法。在机器学习，尤其是回归模型中，经常可以看到最小二乘法的身影，这里就对我对最小二乘法的认知 ...

上篇文章介绍了最小二乘法的理论与证明、计算过程，这里给出两个最小二乘法的计算程序代码； #Octave代码 clear all;close all; % 拟合的数据集 x = [2;6;9;13]; y = [4;8;12;21]; % 数据长度 N = length(x); % 3 %% 计算x ...

目录 一、线性回归 二、最小二乘法 三、最小二乘法（向量表示） 四、Python实现 一、线性回归   给定由n个属性描述的样本x=(x0, x1, x2, ... , xn)，线性模型尝试学习一个合适的样本属性的线性组合来进行预测任务，如：f(x ...

线性回归：是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 梯度下降，http://www.cnblogs.com/hgl0417/p/5893930.html 最小二乘： 对于一般训练集 ...

线性回归之最小二乘法 1.最小二乘法的原理 最小二乘法的主要思想是通过确定未知参数\(\theta\)（通常是一个参数矩阵），来使得真实值和预测值的误差（也称残差）平方和最小，其计算公式为\(E=\sum_{i=0}^ne_i^2=\sum_{i=1}^n(y_i-\hat{y_i ...