第二種方法：正規方程法 這里有四個訓練樣本，以及四個特征變量x1,x2,x3,x4，觀測結果是y，還是像以前一樣，我們在列代價函數的時候，需要加上一個末尾參數x0，如下： 這樣我們就可以通過下面這個公式得出參數θ最優解。 推導過程： 另一種方法： 訓練樣本 ...

前言 以下內容是個人學習之后的感悟，轉載請注明出處~ 正規方程法 一、函數參數向量化 在計算機中，我們需要用同樣的算法計算大量數據樣本時，一般有兩種方式：循環、參數向量化。 循環~，可想而知，計算量不是一般的大，不建議 ...

一、正規方程（Normal equation）： 對於某些線性回歸問題，正規方程方法很好解決； \(\frac{\partial}{\partial\theta_j}J(\theta_j)=0\),假設我們的訓練集特征矩陣為 X(包含了 x0)並且我們的訓練集結果為向量 y，則利用正規方程 ...

1. 線性方程組 0x1：無處不在的線性方程組 日常生活或生產實際中經常需要求一些量，用未知數 x1，x2，....，xn表示這些量，根據問題的實際情況列出方程組，而最常見的就是線性方程組（當然並不是說只能用線性方程組，深度神經網路里就是非線性方程組）。 需要特別理解和思考的是，數學 ...

回顧梯度下降和正規方程：https://www.cnblogs.com/ssyfj/p/12788147.html 一：正規方程解法（最小二乘法） （一）加載數據 （二）使用正規方程求解參數向量 （三）載入數據，測試結果 二：局部加權避免欠 ...

問題描述：m examples : (x(1),y(1)), (x(2),y(2)),..., (x(m),y(m)) and n features; 計算方法：θ = (XTX)-1XTy; 計 ...

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 ...

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