[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 ...
原文：机器学习系列——线性回归（一）最小二乘估计
公式法推导 已知数据集 X,Y ，X Y 均为列向量，列内第 i 行代表 X Y 的一个样本 xi yi 假设 X 和 Y 满足线性映射：Y WTX 则预测值与真实值之间的误差 距离 为 PS：因为 YTXw 是一个实数，因此YTXw wTXTY 则权重矩阵 w 的最小二乘估计值为： 几何法推导 假设 X,Y 是高维向量 维度大于 预测空间为二维空间，即预测函数将高维向量 X 映射到二维空间如下 ...
2020-04-04 14:13 0 1063 推荐指数：
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