算法学习笔记——最小二乘法的回归方程求解
最小二乘法的回归方程求解 最近短暂告别大数据，开始进入到了算法学习的领域，这时才真的意识到学海无涯啊，数学领域充满了无限的魅力和乐趣，可以说更甚于计算机带给本人的乐趣，由于最近正好看到线性代数，因此，今天我们就来好好整理一下机器学习领域中的一个非常重要的算法——最小二乘法，那么，废话不多 ...
原文：算法学习——线性最小二乘法、拉格朗日乘子法
最小二乘法 求方差的平方和为极小值时的参数。 要尽全力让这条直线最接近这些点，那么问题来了，怎么才叫做最接近呢 直觉告诉我们，这条直线在所有数据点中间穿过，让这些点到这条直线的误差之和越小越好。这里我们用方差来算更客观。也就是说，把每个点到直线的误差平方加起来 接下来的问题就是，如何让这个S变得最小。这里有一个概念，就是求偏导数，通过偏导求极小值 方差 。比如导数就是求变化率，而偏导数则是当变量 ...
2020-08-16 10:32 0 731 推荐指数：
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