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 ...
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对应的预测值 与简单线性基本一致,只是变成了多元的情况 其思想也是基本一致,其目的仍然是让其中的损失函数尽可能的小 与简 ...
2021-01-15 17:23 0 319 推荐指数:
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 ...
相对于不是很大的数据来说,正规方程相对于梯度下降运算更加的简便 直接上核心公式 代码实现: 结果 [[-173.50754254952682], [0.6238329654896275]] ...
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 ...
(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 ...
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 ...
多元线性回归求解过程 解析解求解 一、总结 一句话总结: a、多元线性回归求解过程 解析解求解得到的表达式是θ=(X.T*X)^(-1) * (X.T*X),这样就可以求的ax+b中的a b、核心代码:theta_best = np.linalg.inv(X_b.T.dot(X_b ...
透视变换(Perspective Transformation)用于解决仿射变换(Affine Transformation)无法改变形状内部的相对位置关系的问题。类似Photoshop中的“自由变换 ...
目录 1. 引言 2. 准备知识 3. 常系数齐次线性微分方程和欧拉方程 3.1 常系数齐次线性微分方程的解 3.2 Euler方程 4. 非齐次线性微分方程(比较系数法) 4.1 形式 I 4.2 形式 ...