【Machine Learning】最近做的若干实验的总结

最新推荐文章于 2025-05-06 09:05:02 发布
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#algorithm #n2

本文介绍如何使用线性回归进行预测，并采用最小二乘法(LMS algorithm)来求解最佳参数θ。通过给定的训练数据集，可以找到一组参数使预测模型最优化。当有新的输入数据时，利用这组参数可以对未知结果进行预测。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

如果我们有如下训练数据,和如下假设：

训练数据         结论

X11,X12,X13,…X1n    Y1

X21,X22,X23,…x2n   Y2

…

Xm1,Xm2,Xm3,…Xmn  Ym

假设H(Yi) =θ0+θ1*xi1+θ2*xi2+…θn*xin

需要通过训练数据得到一组（θ0, θ1,…θn）的系数数组。

当有新的数据需要预测时，只需要将新的数据和系数数组求内积即可。<(1,N1,N2,…Nn),（θ0, θ1,…θn）>，结果即为预测值。 

采用LMS algorithm(least meansquares)

实验参见：http://blog.youkuaiyun.com/pennyliang/article/details/6998517

参考文献:Andrew NG的machine learning  <Supervised Learning Part I Linear Regression>

未完待续

pennyliang
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