神奇海螺万岁

岭回归在线性回归模型中，其参数估计公式为 β=(XTX)-1XTY ，当 XTX 不可逆时无法求出 β ，另外如果 |XTX| 越趋近于0，会使得回归系数趋向于无穷大，此时得到的回归系数是无意义的。解决这类问题可以使用岭回归推导过程线性回归的目标函数J(β)=∑(y-Xβ)2为了保证回归系数 β 可求，岭回归模型在目标函数上加了一个L2范数的惩罚项J(β)=∑(y−Xβ)2+λ∣∣β∣∣22=∑(y−Xβ)2+∑λβ2J(\beta)=\sum{(y-X\beta)^{2}}+\lambda||

矩阵(线性回归中的应用)我们在多元线性回归中使用了加减乘除之外的几个定义上篇，请点手撕多元线性回归零矩阵(null matrix)行列式(determinant)伴随矩阵(conjugate)逆(inverse)零矩阵(null matrix)所有元素皆为0的矩阵我们改造一下之前的类，除了用数组初始化之外，还可以用m和n(行和列)初始化class Matrix { constructor(m, n) { if (Array.isArray(m)) { // 非数字用作数组

多元线性回归之前做了一元线性回归但是影响因素往往不是一个，而是多个，有x1、x2、x3、……、xn线性方程方程也有多个未知数x以及相对应的系数βy = β0 + β1x1 + β2x2 + β3x3 + … + βnxn + ε矩阵式大写的X和Y代表了x和y的集合Y=[y1y2⋮yn]Y=\begin{bmatrix}y_1\\y_2\\\vdots\\y_n\end{bmatrix}Y=⎣⎢⎢⎢⎡​y1​y2​⋮yn​​⎦⎥⎥⎥⎤​X=[1x11⋯x1p1x21⋯x2p⋮⋮⋱⋮1xn1

矩阵在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵，这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。多元计算时候，矩阵很常见人工智能中，多元计算很常见，现在我们来实现一下矩阵的计算代码实现python代码numpy自己就有，但是我们现在给没有矩阵类的javascript添加一个矩阵类/** * 数学矩阵 */class Matrix { constructor(arr) { this._arr = arr; }

很多人对人工智能模型不了解现在我们对一些简单的模型纯手工实现一下理解了人工智能原理，后面的学习就会更容易了一元线性回归人工智能里，最容易让人理解的应该就是 回归 这个用xls都可以做开篇必须说几个概念，早就懂和不愿意看的直接跳过回归回归，指研究一组随机变量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法，又称多重回归分析通常Y1，Y2，…，Yi是因变量，X1、X2，…，Xk是自变量一元线性回归回归分析只涉及到两个变量的，称一元回归分析当Y