原文: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 。具體推導過程如下如圖所示,這里只做字母的解說,括號里的 train 代表的是訓練集: 我們可以看到第一步我們首先把MSE tra ...

2019-07-07 20:18 0 1052 推薦指數:

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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/u012328159/article/details/51030366)和學習率(詳見http://blog.csdn.net ...

Fri Aug 04 00:38:00 CST 2017 0 3042
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
狀態方程推導

學習內容 狀態方程推導(關注的是聲波的熱力學過程):(1)推導思路:據熱力學定律,質量一定的理想流體中,獨立的熱力學參數只有3個,這三個參數之間符合一定的熱力學規律。這三個參數為壓強、密度、熵值。(2)推導過程:有連續性方程可知,聲波的質點運動會引起密度 ...

Thu Apr 09 20:55:00 CST 2020 0 931
python實現正規方程線性回歸

相對於不是很大的數據來說,正規方程相對於梯度下降運算更加的簡便 直接上核心公式 代碼實現: 結果 [[-173.50754254952682], [0.6238329654896275]] ...

Mon Mar 25 06:29:00 CST 2019 0 819
機器學習(三)——正規方程

第二種方法:正規方程法 這里有四個訓練樣本,以及四個特征變量x1,x2,x3,x4,觀測結果是y,還是像以前一樣,我們在列代價函數的時候,需要加上一個末尾參數x0,如下: 這樣我們就可以通過下面這個公式得出參數θ最優解。 推導過程: 另一種方法: 訓練樣本 ...

Wed Jul 19 04:42:00 CST 2017 0 1239
機器學習之正規方程

前言 以下內容是個人學習之后的感悟,轉載請注明出處~ 正規方程法 一、函數參數向量化 在計算機中,我們需要用同樣的算法計算大量數據樣本時,一般有兩種方式:循環、參數向量化。 循環~,可想而知,計算量不是一般的大,不建議 ...

Sat Aug 26 19:30:00 CST 2017 0 1126
機器學習(2)之正規方程

機器學習(2)之正規方程組 上一章介紹了梯度下降算法的線性回歸,本章將介紹另外一種線性回歸,它是利用矩陣求導的方式來實現梯度下降算法一樣的效果。 1. 矩陣的求導 首先定義表示m×n的矩陣,那么對該矩陣進行求導可以用下式表示,可以看出求導后的矩陣仍然為m×n 這里要用到矩陣跡的特性 ...

Tue Sep 09 06:11:00 CST 2014 0 2221
 
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