线性回归的矩阵表达

最新推荐文章于 2025-02-07 11:54:28 发布
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#线性回归 #矩阵 #数据分析

博客涉及线性回归、矩阵和数据分析相关内容。线性回归是数据分析常用方法，矩阵为其提供数学工具，二者结合助力数据分析工作，可挖掘数据价值、发现规律。

机器学习白板，最小二乘法，线性回归，矩阵表达
ZJQ的博客
10-13 193
数学中 argmin的意思：arg minL（w） 就是使后面这个式子达到最小值时的 L，w的取值。
（机器学习的矩阵）（向量、矩阵与多元线性回归）
DXB2021的博客
10-07 3217
（机器学习的矩阵）（向量、矩阵与多元线性回归）
1.线性回归-矩阵表达形式
scar2016的博客
03-27 4907
线性回归-理论知识 1.1 数据定义：我们首先定义数据集合 :`D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)},其中xi⊆Rp,yi⊆R,i=1,2,....,ND=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N)\},其中x_i\subseteq R^p,y_i\subseteq R,i=1,2,....,ND={(x1​,y1​),(x2​,y2​),...,(xN​,yN​)},其中xi​⊆Rp,yi​⊆R,i=1,2,....,N， 数据用矩阵表示为: X=(.
09 线性回归及矩阵运算
微赚开发者技术分享博客
12-01 1083
09 线性回归及矩阵运算 线性回归 定义：通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析。其中可以为一个或者多个自变量之间的线性组合。 一元线性回归：涉及到的变量只有一个 多元线性回归：变量两个或以上 通用公式：h(w) = w0 + w1x1 + w2x2 + ....= wTx 其中w,x 为矩阵：wT=(w0, w1, w2) x=（1，x1, x2)T 回归的应用场景 ...
线性回归问题优化
qq_43983010的博客
12-01 503
线性回归问题优化多元线性回归假设函数代价函数梯度下降算法特征缩放前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结学习目标：学习内容：学习时间：学习产出： 多元线性回归 在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。 假设函数 当有多个特征量时我们的假设函数就变成了： 这里可以用矩阵向量的方法来对其进行简化： 而最终假设函数的表示方法就变成了： 代价函数 代价函数的表示就变成了： 代价函数的θ已经变成了一个向量 梯度下降算法 依次更新各个θ的值 特征缩放 提示：这
线性回归公式推导及代码实现（非调包）
qq_28805825的博客
09-21 988
线性回归手推公式及代码实现
【机器学习之线性回归详解 （一） 】
qq_42948836的博客
05-18 1536
线性回归(Linear regression)是利用 回归方程(函数) 对 一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间 关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归。通用公式 ：其中w，x可以理解为矩阵：线性回归用矩阵表示举例：写成矩阵形式：从列的角度看：那么怎么理解呢？我们来看几个例子①期末成绩：0.7×考试成绩+0.3×平时成绩。
机器学习-（手推）线性回归1-最小二乘法（矩阵表达）、几何意义
weixin_42133768的博客
11-25 968
接下来一段时间我将把机器学习涉及到一些算法数学公式自己手推一次感受一下，从而更好的对机器学习算法有一个很好的理解......
线性回归分析：矩阵表达与多元回归
"线性回归分析, 数学建模, 矩阵表达" 在数学建模领域，线性回归分析是一种广泛使用的统计方法，用于研究两个或多个变量之间的线性关系。在给定的文件中，这个主题被讨论在第四章——线性回归分析。线性回归的目标是...
机器学习之线性回归
kenny's blog
02-06 1149
1.什么是线性回归 线性回归，首先要介绍一下机器学习中的两个常见的问题：回归任务和分类任务。那什么是回归任务和分类任务呢？简单的来说，在监督学习中（也就是有标签的数据中），标签值为连续值时是回归任务，标志值是离散值时是分类任务。 线性回归模型就是处理回归任务的最基础的模型。 线性回归模型试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值X的输出标记Y。在这个模型中，因变量Y是连续的，自变量X可以是连续或离...
【回故系列】线性回归的矩阵推导
CVer
07-07 7832
线性模型（Linear Model），是机器学习中的一类算法的总称，其形式化定义为：通过给定的样本数据集，线性模型试图学习到这样的一个模型，使得对于任意的输入特征向量，模型的预测输出能够表示为输入特征向量的线性函数，即满足： 也可以写成矩阵的形式： 其中，和称为模型的参数。 为了求解线性模型的参数和，首先我们定义损失函数，在回归任务...
西瓜书+南瓜书 第三章 线性回归笔记与理解
weixin_42534244的博客
03-22 1986
线性回归、LOWESS、matlab
机器学习-关于线性回归的表示方式和矩阵的基本运算规则
最新发布
分享技术人生的学习笔记和过往心得，与志同道合者共同进步
02-07 1577
最近在学习机器学习的过程中，发现关于线性回归的表示和矩阵的运算容易费解，而且随着学习的深入容易搞混，因此特意做了一些研究，并且记录下来和大家分享。同时介绍一下矩阵的求导算法，以及最优w通过正规方程是如何推导出来的。
【机器学习】【线性回归】用矩阵方式求解线性回归的最优θ
蔚蓝的天空Tom
03-14 7848
假设函数的代数表示训练数据集的假设函数（hypothesis function），又称模型函数：    假设函数的矩阵表示代价函数的代数表示    代价函数的矩阵表示下面推导线性回归中代价函数的矩阵表示公式代价函数的矩阵求解最优θ经过上面求解得到最优θ为：    (end)...
一元线性回归方程最小二乘法矩阵处理
c11556913的博客
12-10 9496
用矩阵来解最小二乘法，借助MATLAB求解方程。材料的抗剪强度与材料承受的正应力有关。对某种材料试验的数据如下： 假设正应力的数值是精确的。 设一元线性回归方程为y=kx+b。 建立矩阵： y = 26.5000 27.3000 24.2000 27.1000 23.6000 25.9000 26.3000
线性回归以及矩阵的运算
DAN_L的博客
03-30 2941
一、线型回归的定义 （一）线型回归：寻找一种能预测的趋势 线型关系 （二）二维：直线关系 （三）三维：平面当中 二、线性关系模型 一个通过属性的线性组合来进行预测的函数： 三、数组和矩阵的区别 四、损失函数(误差大小) 五、最小二乘法之正规方程（很少用） 六、最小二乘法之梯度下降（主要用） ...
基于矩阵求解多元线性回归
热门推荐
u013547304的博客
05-19 1万+
多元线性回归法也是深度学习的内容之一，用java实现一下多元线性回归。一元线性回归的公式为 y =  a*x + b, 多元线性回归的公式与一元线性回归的公式类似，不过是矩阵的形式，可以表示为Y =　AX + b，其中，Y是样本输出的合集，X是样本输入的合集。多元线性回归最终求解的内容也就是 A 和 B， 这里省去求证步骤，直接列出求解 A 和 B 矩阵的公式，公式如下：（这里的X是样本输入的合集...
矩阵形式回归系数W推导
sinat_33027857的博客
08-13 1694
前段时间看机器学习实战回归这个章节的内容，在矩阵形式的平方误差推导出回归系数W的的地方，作者直接给出了W 的表达式，当时并没有亲自推导。乍一看很好理解就过去了。后来看论文的过程中，又遇到了类似的推导，在打算自己推导的时候，发现并不容易，主要是并没有学习过矩阵求导的知识。后来在网上看到了矩阵求导的知识，贴在这里：  x is a column vector, A is a matrix
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