原文:機器學習中的矩陣方法01:線性系統和最小二乘

說明:Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 讀書筆記 非常 nice 矩陣在線計算器,網址:http: www.bluebit.gr matrix calculator . . LU Decomposition 假設現在要解一個線性系統: Ax b, 其中 A 是 n n 非奇異方陣,對於任意的向量 b 來說,都存在一個唯一的 ...

2013-07-21 23:30 1 4286 推薦指數:

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機器學習-預測-線性系統的預測(最小二乘法、正規方程式實現)

機器學習-預測-線性系統的預測 現在預測學的核心概念:回歸。從數學的角度,為事物(系統)的預測提供現代的技術方法。 回歸與現代預測學 統計學上最初回歸的含義由高爾頓(達爾文的表弟)通過研究父母身高與孩子身高得出。 矮個父母所生的兒子往往會比其父母更高,高個父母所生兒子的身高卻回降到 ...

Sun Mar 08 07:31:00 CST 2020 0 1323
[機器學習]單變量線性回歸(最小二乘法)

單變量線性回歸 在這個文檔中將會介紹單變量線性回歸模型的建立和公式推倒,通過實例的代碼實現算法來加深理解 一.模型推導 1-1 線性回歸模型 設定樣本描述為 \[x=(x_1;x_2;...;x_d) \] 預測函數為 \[f(\boldsymbol x ...

Tue Mar 17 00:34:00 CST 2020 0 958
機器學習:Python如何使用最小二乘法

之所以說”使用”而不是”實現”,是因為python的相關類庫已經幫我們實現了具體算法,而我們只要學會使用就可以了。隨着對技術的逐漸掌握及積累,當類庫的算法已經無法滿足自身需求的時候,我們也可以嘗試通過自己的方式實現各種算法。 言歸正傳,什么是”最小二 ...

Tue Mar 07 22:50:00 CST 2017 0 25191
機器學習---最小二線性回歸模型的5個基本假設(Machine Learning Least Squares Linear Regression Assumptions)

在之前的文章《機器學習---線性回歸(Machine Learning Linear Regression)》說到,使用最小二乘回歸模型需要滿足一些假設條件。但是這些假設條件卻往往是人們容易忽略的地方。如果不考慮模型的適用情況,就只會得到錯誤的模型。下面來看一下,使用最小二乘回歸模型需要滿足 ...

Tue Feb 12 05:40:00 CST 2019 0 2686
【轉】機器學習線性代數之矩陣求導

今天推導公式,發現居然有對矩陣的求導,狂汗--完全不會。不過還好網上有人總結了。吼吼,趕緊搬過來收藏備份。 基本公式:Y = A * X --> DY/DX = A'Y = X * A --> DY/DX = AY = A' * X * B --> DY/DX = A * B ...

Sat Apr 14 05:49:00 CST 2018 0 3030
Spark機器學習(10):ALS交替最小二乘算法

1. Alternating Least Square ALS(Alternating Least Square),交替最小二乘法。在機器學習,特指使用最小二乘法的一種協同推薦算法。如下圖所示,u表示用戶,v表示商品,用戶給商品打分,但是並不是每一個用戶都會給每一種商品打分。比如用戶u6 ...

Thu Jul 20 07:09:00 CST 2017 1 13292
機器學習最小二乘法

最小二乘法是機器學習的基礎知識點,一致對最小二乘法的理解不夠深入,今天就花點時間來深入理解和探討一下最小二乘法 最小二乘法,又稱最小平方法,基本公式通俗來講,二者先取個差值,在來個平方,最后搞一個和號上去,這就是最小二乘問題的思想,下面介紹下 最小二乘法 我們以最簡單的一元線性模型 ...

Wed Jun 07 04:33:00 CST 2017 0 1805
 
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