机器学习之正规方程法推导

最新推荐文章于 2022-06-16 20:16:10 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 正规方程法 机器学习 人工智能
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最近在刷Andrew Ng的课程，其中讲到正规方程法，但未给出推导，因此就自行推导，随手写下这篇博客以作备忘。

（字丑见谅）

 

 

 

 

转载请注明出处！！！谢谢！

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

正规方程（normal equation）的三种推导方法
叫我咸鱼就好
03-03 1690
吴恩达机器学习课程代码笔记02 代码 在第四节课Linear Regression with Multiple Variables中，实现normal equation的一行代码。 %----X = pinv(A),求矩阵 A 的广义逆矩阵 %----不使用 inv() 的原因在于不确定矩阵 A 是否为方阵 pinv(X'*x)*x'*y normal equation的推导 在吴恩达老师的机器...
【机器学习】正规方程的推导
myqueen_way的博客
04-06 1221
本文主要介绍正规方程的数学推导，也回顾一些基本的线性代数的一些知识，便于自身查阅。
正规方程求解特征参数的推导过程
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chenlin41204050的博客
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机器学习入门--正规方程（含推导过程）
张*#的博客
02-15 1678
一、含义[1] 正规方程是通过求解代价函数的导数，导数为0来求得theta的值。 二、推导 上面第一个等式是线性回归的代价函数，写成向量化的形式即为第二个等式，向量的转置乘以该向量的含义是求向量中各元素的平方和，即XT * X = x12+x22+…+xn2 对代价函数求导[3]： 令导数为0时即为theta最小值 三、表现[1] 注：对于那些不可逆的矩阵（通常是因为特征之间不独立，如同时...
正规方程（Normal equations）推导过程
Momentum
06-16 3683
正规方程是线性回归问题中区别于梯度下降的一种求解代价函数J(θ)最小值的方法。 首先将代价函数转换为矩阵形式： 欲求J(θ)最小值，只需令: ▽θJ(θ)=0 ▽_\theta J(\theta) = 0 ▽θ​J(θ)=0 推导过程： 第三个等式由来：一个实数的迹即其本身。 第四个等式由来： (1)            trA=trAT (1)\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\, tr A = tr A^T (1)trA=trAT (2)              tryTy=0 (2
机器学习正规方程（Normal Equation）推导
游吟焰火的博客
02-03 508
利用正规方程求解出使得代价函数最小的参数θ=(XTX)−1XTy\theta=(X^TX)^{-1}X^Tyθ=(XTX)−1XTy 有两种推导方法 1.矩阵求导 已知代价函数为： J(θ)=12(Xθ−y)2=12(Xθ−y)T(Xθ−y)=12(θTXT−yT)(Xθ−y)=12(θTXTXθ−θTXTy−XθyT+yTy) \begin{aligned} J(\theta)&=\frac{1}{2}(X\theta-y)^2\\ &=\frac{1}{2}(X\theta-y)^T(X
机器学习-线性模型-普通最小二乘法-正规方程推导
12-21
线性模型 – 普通最小二乘法 广义线性模型 目标值 y 是输入变量 x 的线性组合 如果 y^\hat{y}y^​ 是预测值，那么有： y^(w,x)=w0+w1x1+…+wpxp\hat{y}(w, x) = w_0 + w_1 x_1 + … + w_p x_py^​(w,x)=w0​+w1​x1...
机器学习中的正规方程如何推导
最新发布
12-31
### 机器学习中正规方程的推导过程 在机器学习领域，特别是线性回归问题中，目标是最小化预测值与真实值之间的差距。为了实现这一目标，可以采用梯度下降方法迭代更新参数，也可以通过解析方式一次性计算最优参数解...
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11-17
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在机器学习中，相对于梯度下降算法，正规方程更适合解决线性回归问题。 通常机器学习教程是这么介绍正规方程的： 从求导直接得到向量解，那么正规方程的推导过程是怎样的呢？ 下面为大家介绍详细的推导步骤： ...
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正规方程（Normal Equation）推导
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