在之前的文章《機器學習---線性回歸（Machine Learning Linear Regression）》中說到，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 ...

一.背景 5月9號到北大去聽hulu的講座《推薦系統和計算廣告在視頻行業應用》，想到能見到傳說中的項亮大神，特地拿了本《推薦系統實踐》求簽名。講座開始，主講人先問了下哪些同學有機器學習的背景，我恬不知恥的毅然舉手，真是慚愧。后來主講人在講座中提到了最小二乘法，說這個是機器學習最基礎的算法 ...

　　最小二乘法(Least Squares)在計算機中是一種用來求參數/最優化的方法（線性/非線性），wikipedia有較為詳細的解釋：http://en.wikipedia.org/wiki/Least_squares。 　　1）問題陳述： 　　　　The objective ...

目錄 最小二乘法的原理與要解決的問題 最小二乘法的代數法解法 最小二乘法的矩陣法解法 最小二乘法的局限性和適用場景 常見問題 最小二乘法是用來做函數擬合或者求函數極值的方法。在機器學習，尤其是回歸模型中，經常可以看到最小二乘法的身影，這里就對我對最小二乘法的認知 ...

上篇文章介紹了最小二乘法的理論與證明、計算過程，這里給出兩個最小二乘法的計算程序代碼； #Octave代碼 clear all;close all; % 擬合的數據集 x = [2;6;9;13]; y = [4;8;12;21]; % 數據長度 N = length(x); % 3 %% 計算x ...

目錄 一、線性回歸 二、最小二乘法 三、最小二乘法（向量表示） 四、Python實現 一、線性回歸   給定由n個屬性描述的樣本x=(x0, x1, x2, ... , xn)，線性模型嘗試學習一個合適的樣本屬性的線性組合來進行預測任務，如：f(x ...

線性回歸：是利用數理統計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。 梯度下降，http://www.cnblogs.com/hgl0417/p/5893930.html 最小二乘： 對於一般訓練集 ...

線性回歸之最小二乘法 1.最小二乘法的原理 最小二乘法的主要思想是通過確定未知參數\(\theta\)（通常是一個參數矩陣），來使得真實值和預測值的誤差（也稱殘差）平方和最小，其計算公式為\(E=\sum_{i=0}^ne_i^2=\sum_{i=1}^n(y_i-\hat{y_i ...