原文:【筆記】多元線性回歸和正規方程解

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對應的預測值 與簡單線性基本一致,只是變成了多元的情況 其思想也是基本一致,其目的仍然是讓其中的損失函數盡可能的小 與簡 ...

2021-01-15 17:23 0 319 推薦指數:

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《機器學習(周志華)》筆記--線性模型(2)--線性回歸訓練流程、線性回歸正規方程解、LinearRegression模型、線性回歸方法用於波士頓房價預測

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 ...

Fri Jan 31 23:02:00 CST 2020 0 1676
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
邏輯回歸&線性回歸&梯度下降&正規方程

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 ...

Mon Jun 13 05:22:00 CST 2016 2 1909
Linear Regression(線性回歸)(二)—正規方程(normal equations)

(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 ...

Tue Mar 04 21:19:00 CST 2014 0 5278
Matlab梯度下降及正規方程實現多變量的線性回歸

  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 ...

Wed Oct 28 04:23:00 CST 2015 2 2783
多元線性回歸求解過程 解析求解

多元線性回歸求解過程 解析求解 一、總結 一句話總結: a、多元線性回歸求解過程 解析求解得到的表達式是θ=(X.T*X)^(-1) * (X.T*X),這樣就可以求的ax+b中的a b、核心代碼:theta_best = np.linalg.inv(X_b.T.dot(X_b ...

Tue Jul 28 13:23:00 CST 2020 0 562
四頂點校正透視變換的線性方程解

透視變換(Perspective Transformation)用於解決仿射變換(Affine Transformation)無法改變形狀內部的相對位置關系的問題。類似Photoshop中的“自由變換 ...

Tue Dec 08 05:26:00 CST 2015 1 3576
特征值法常系數線性微分方程解法總結

目錄 1. 引言 2. 准備知識 3. 常系數齊次線性微分方程和歐拉方程 3.1 常系數齊次線性微分方程 3.2 Euler方程 4. 非齊次線性微分方程(比較系數法) 4.1 形式 I 4.2 形式 ...

Thu Oct 28 23:21:00 CST 2021 0 1393
 
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