【机器学习】【线性回归】用矩阵方式求解线性回归的最优θ

最新推荐文章于 2024-11-25 18:36:32 发布
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本文介绍如何使用矩阵表示法来简化线性回归中的代价函数，并通过矩阵运算求解最优参数θ，便于理解和实现。

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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)

[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
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前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
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并不傻的袍子
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