Machine Learning多元线性回归算法及优化

最新推荐文章于 2025-05-05 14:26:27 发布
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多元线性方程

　　在上一周的学习中，我们给出了一个hθ(x)=θ0+θ1*x .这样的简单的线性方程，但是，我们一般得到的训练组都是有很多的数据，那么此时这个方程就变成了这样这里写图片描述
　　我们把其中的θ和X数据提取出来，用一个多维矩阵表示
　　这里写图片描述θ转置乘以X 就等于这个等式 这就给我们提供了一种表示假设的更加便利的形式，即用参数向量θ以及，特征向量X的内积。这就是改写以后的表示方法。这样的表示习惯就让我们可以以这种紧凑的形式写出假设，这就是多特征量情况下的假设形式就是，所谓的多元线性回归，多元一词也就是用来预测的多个特征量，或者变量。

多元线性在梯度算法中的应用

　　在前面我们曾提到过代价函数，用来作为我们在梯度算法中的一种处理找出最优解的一种方法
　　

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