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 ...
原文：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 ，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 ，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 時還是可以接受的，只適用於線性模型，不適合邏輯回歸模型等其他模型 ...
2021-03-31 16:32 0 497 推薦指數：
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