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