如果需要代做算法，可以聯系我...博客右側有聯系方式。 一、相關概念 　　1.梯度下降 　　由於Z= X*theta - y是列向量，所以Z'*Z就是平方和連加，就是2范數；如果Z是矩陣呢，那么Z'*Z的對角線就是Z矩陣每列的2范數。 　　2.正規方程（Normal ...

前一陣面試被問到邏輯回歸的問題，沒答好，現在對這一部分做個相對徹底的總結。部分內容來源於Andrew Ng的課。 邏輯回歸主要解決二分類或者多分類問題，是用回歸的思路，套上一個logistic函數，使得輸出為0或者1的一種分類策略。 說到邏輯回歸，不能不提線性回歸，因此先把線性回歸捋一遍 ...

多元線性回歸和正規方程解 在真實世界中，真實的樣本是有很多的特征值的，這種也是可以使用線性回歸解決的，通常我們稱這種為多元線性回歸問題 我們設一個樣本的特征為xi，則 那么對應的y就是 這種直線仍然有截距，即 如果我們可以學習到這多個樣本的話，那么我們就可以求出我們的多元線性回歸 ...

（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 ...

三、線性回歸 5、線性回歸訓練流程 　　線性回歸模型訓練流程如下： 6、線性回歸的正規方程解 　　對線性回歸模型，假設訓練集中 m個訓練樣本，每個訓練樣本中有 n個特征，可以使用矩陣的表示方法，預測函數可以寫為： 　　　　　　Y ...

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 ...

數據集： \[D=\lbrace (x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)\rbrace \] 其中： \[x_i = (x_{i1};x_{i2};.. ...

用梯度等於0的方式求得全局最優解： 上述方程與一般線性回歸方程相比多了一項λI，其中I表示單位矩陣 ...