算法學習筆記——最小二乘法的回歸方程求解
最小二乘法的回歸方程求解 最近短暫告別大數據，開始進入到了算法學習的領域，這時才真的意識到學海無涯啊，數學領域充滿了無限的魅力和樂趣，可以說更甚於計算機帶給本人的樂趣，由於最近正好看到線性代數，因此，今天我們就來好好整理一下機器學習領域中的一個非常重要的算法——最小二乘法，那么，廢話不多 ...
原文：算法學習——線性最小二乘法、拉格朗日乘子法
最小二乘法 求方差的平方和為極小值時的參數。 要盡全力讓這條直線最接近這些點，那么問題來了，怎么才叫做最接近呢 直覺告訴我們，這條直線在所有數據點中間穿過，讓這些點到這條直線的誤差之和越小越好。這里我們用方差來算更客觀。也就是說，把每個點到直線的誤差平方加起來 接下來的問題就是，如何讓這個S變得最小。這里有一個概念，就是求偏導數，通過偏導求極小值 方差 。比如導數就是求變化率，而偏導數則是當變量 ...
2020-08-16 10:32 0 731 推薦指數：
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