机器学习入门（七）：线性回归原理，损失函数和正规方程
线性回归原理 学习目标 掌握线性回归模型公式含义 掌握 LinearRegression API 的使用 1. 线性回归应用场景 房价预测 销售额预测 贷款额度预测 话不多说，直接上图，浅显易懂！ ...
【机器学习】正规方程
最小二乘法矩阵表示 最小二乘法可以将误差方程转化为有确定解的代数方程组（其方程式数目正好等于未知数的个数），从而可求解出这些未知参数。这个有确定解的代数方程组称为最小二乘法估计的正规方程。公式如下： $\theta = (X^TX)^{-1}X^Ty$ 或者 $W = (X^TX)^{-1}X^Ty$ ，其中的$W、\theta$ 即使方程的解！ 最小二乘法公式如下：公式是如何推导的...
学习笔记： 机器学习经典算法-多元线性回归的正规方程解
简单线性回归刻画的是样本的 1维特征与样本输出标记之间的关系；对于样本的多特征，刻画多特征与输出标记之间的多元线性关系描述为$ y = \theta_{0} + \theta_{1}x_{1} + \theta_{2}x_{2}... + \theta_{n}x_{n}$。 1、多元线性回归的目标函数 求解多元线性回归的目标函数...
【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降
【机器学习】一、梯度下降1.1 一个参数1.2梯度下降核心方程1.3学习率α \alphaα1.4两个参数1.5多个参数1.6数据标准化二、正规解法2，1 使用场景和优缺点2.2 正规方程（不可逆性）* 选读正规方程法（最小二乘）与梯度下降法都是为了求解线性回归的最优参数，但是不同的是正规方程法只需要一步就可以得到代价函数最优点，而梯度下降则是迭代下降，看起来似乎正规方程法要好得多，但实际梯度下....
【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降
欢迎来到魔术之家！！该文章收录专栏✨--- 机器学习 ---✨专栏内容✨--- 【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降 ---✨✨--- 第十届“泰迪杯“感谢学习总结---✨正规方程法（最小二乘）与梯度下降法都是为了求解线性回归的最优参数，但是不同的是正规方程法只需要一步就可以得到代价函数最优点，而梯度下降则是迭代下降，看起来似乎正规方程法要好得多，但实际梯度下降使用场景更多，下面我们介绍....
Andrew Ng机器学习课程笔记--week2（多元线性回归&正规公式）
1. 内容概要 Multivariate Linear Regression(多元线性回归) 多元特征 多元变量的梯度下降 特征缩放 Computing Parameters Analytically 正规公式（Normal Equation ) 正规公式非可逆性（Normal Equation Noninvertibility） 2. 重点&难点 1）多元变量的梯度...
机器学习-线性回归-正规方程
1. 正规方程 前面几篇文章里面我们介绍了求解线性回归模型第一个算法 梯度下降算法，梯度下降算法最核心的是找到一个学习速率α，通过不断的迭代最终找到θ0 ... θn, 使得J(θ)值最小。 今天我们要介绍一个解决线性回归模型新的算法 正规方程 对于函数f(x) = ax^2 + bx + c 而言，要求其最小值，是对其求导数并且设置导数值为0. 我们知道，多维特征变...
机器学习之——多项式回归和正规方程
上一次我们分享了多变量线性回归模型(Linear Regression with Multiple Variables)，这一次我们来讨论一下多项式回归(Polynomial Regression) 和正规方程(Normal Equation)。（我们还是讨论房价预测的问题） 多项式回归 有时候，线性回归并不适用于所有全部的数据，我们需要曲线来适应我们的数据，比如一个二次方模型： 或者一个三...
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