原文:正規方程 Normal Equation

正規方程 Normal Equation 前幾篇博客介紹了一些梯度下降的有用技巧,特征縮放 詳見http: blog.csdn.net u article details 和學習率 詳見http: blog.csdn.net u article details 。在線性回歸中。為了求得參數 Ctheta alt 的最優值,一般採用梯度下降和本文將要介紹的正規方程 normal equation ...

2017-08-03 16:38 0 3042 推薦指數:

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Linear Regression(線性回歸)(二)—正規方程normal equations)

(整理自AndrewNG的課件,轉載請注明。整理者:華科小濤@http://www.cnblogs.com/hust-ghtao/) 在上篇博客中,我們提出了線性回歸的概念,給出了一種使代價函數最小的方法:梯度下降法。在本篇博客中,我們給出另一種方法:正規方程。 是關於的函數 ...

Tue Mar 04 21:19:00 CST 2014 0 5278
[LeetCode] Solve the Equation方程

Solve a given equation and return the value of x in the form of string "x=#value". The equation contains only '+', '-' operation, the variable ...

Sun Aug 13 00:02:00 CST 2017 1 5216
eikonal equation - 程函方程

【轉載請注明出處】http://www.cnblogs.com/mashiqi 2018/08/08 eikonal equation如下:$$|\nabla_x \tau (x)| = n(x).$$ 定義Hamiltonian:$H(p,x) = \tfrac 1 2 n ...

Wed Aug 08 22:42:00 CST 2018 0 1273
正規方程推導詳解

當我們在求解梯度下降算法的時候,經常會用到正規方程來求解w的值,這個時候就用到正規方程來求解是最快的方法,但是正規方程又是怎么來的呢?我們來看看:首先我們設我們的損失函數為 MSE train,那么這個時候我們只需要對其求解偏導就好了,於是我們有∇ w MSE train = 0 。具體推導過程 ...

Mon Jul 08 04:18:00 CST 2019 0 1052
5種方法推導Normal Equation

引言: Normal Equation 是最基礎的最小二乘方法。在Andrew Ng的課程中給出了矩陣推到形式,本文將重點提供幾種推導方式以便於全方位幫助Machine Learning用戶學習。 Notations: RSS(Residual Sum Squared error ...

Sat Mar 25 20:03:00 CST 2017 0 2673
梯度下降與正規方程的比較

梯度下降與正規方程的比較: 梯度下降:需要選擇學習率α,需要多次迭代,當特征數量n大時也能較好適用,適用於各種類型的模型 正規方程:不需要選擇學習率α,一次計算得出,需要計算,如果特征數量n較大則運算代價大,因為矩陣逆的計算時間復雜度為,通常來說當小於10000 時還是可以接受的,只適用於線性 ...

Thu Apr 01 00:32:00 CST 2021 0 497
標准方程法(正規方程法)

為了求得參數θ,也可以不用迭代的方法(比如梯度下降法對同一批數據一直迭代),可以采用標准方程法一次性就算出了θ,而且還不用feature scaling(如果feature不多的話,比如一萬以下,用這種方法最好)。 標准方程法介紹: (1) 這里面,X的第一列是人為添加的,為了方便運算 ...

Sun Apr 21 20:12:00 CST 2019 0 507
 
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