線性回歸的損失函數和梯度下降
損失函數 總損失定義為： yi為第i個訓練樣本的真實值 h(xi)為第i個訓練樣本特征值組合預測函數 又稱最小二乘法 正規方程 理解：X為特征值矩陣，y為目標值矩陣。直接求到最好的結果 缺點：當特征過多過復雜時，求解速度太慢並且得不到 ...
原文：線性回歸損失函數求解
引言 上一篇筆記中已經記錄了，如何對一個無解的線性方程組 Ax b 求近似解。在這里，我們先來回顧兩個知識點： 如何判斷一個線性方程組無解：如果拿上面那個方程組 Ax b 舉例，那就是向量 b 不在矩陣A對應的列空間中，至於列空間的概念，可以參考四個基本子空間那篇筆記 如何對無解的方程組求近似解：根據上一篇筆記如何尋找一個投影矩陣可以有這么一個思路，將向量 b 往矩陣 A 所在的列空間投影得到向量 ...
2019-03-11 23:05 0 1254 推薦指數：
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