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 ...
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:
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 ...
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]] ...
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 ...
(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 ...
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 ...
多元線性回歸求解過程 解析解求解 一、總結 一句話總結: a、多元線性回歸求解過程 解析解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 ...
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 ...
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的解 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 ...