如果需要代做算法，可以联系我...博客右侧有联系方式。 一、相关概念 　　1.梯度下降 　　由于Z= X*theta - y是列向量，所以Z'*Z就是平方和连加，就是2范数；如果Z是矩阵呢，那么Z'*Z的对角线就是Z矩阵每列的2范数。 　　2.正规方程（Normal ...

前一阵面试被问到逻辑回归的问题，没答好，现在对这一部分做个相对彻底的总结。部分内容来源于Andrew Ng的课。 逻辑回归主要解决二分类或者多分类问题，是用回归的思路，套上一个logistic函数，使得输出为0或者1的一种分类策略。 说到逻辑回归，不能不提线性回归，因此先把线性回归捋一遍 ...

多元线性回归和正规方程解 在真实世界中，真实的样本是有很多的特征值的，这种也是可以使用线性回归解决的，通常我们称这种为多元线性回归问题 我们设一个样本的特征为xi，则 那么对应的y就是 这种直线仍然有截距，即 如果我们可以学习到这多个样本的话，那么我们就可以求出我们的多元线性回归 ...

（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 ...

三、线性回归 5、线性回归训练流程 　　线性回归模型训练流程如下： 6、线性回归的正规方程解 　　对线性回归模型，假设训练集中 m个训练样本，每个训练样本中有 n个特征，可以使用矩阵的表示方法，预测函数可以写为： 　　　　　　Y ...

回顾梯度下降和正规方程：https://www.cnblogs.com/ssyfj/p/12788147.html 一：正规方程解法（最小二乘法） （一）加载数据 （二）使用正规方程求解参数向量 （三）载入数据，测试结果 二：局部加权避免欠 ...

数据集： \[D=\lbrace (x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)\rbrace \] 其中： \[x_i = (x_{i1};x_{i2};.. ...

用梯度等于0的方式求得全局最优解： 上述方程与一般线性回归方程相比多了一项λI，其中I表示单位矩阵 ...